테스트 케이스를 우선 순위로 결정하는 것은 소프트웨어 테스트에서 필수적입니다. Mathematical 모델은 테스트 케이스가 실패하기 위해 자신의 likelihood를 기반으로 수행되어야하는 순서를 결정합니다. 이 모델은 가장 중요한 테스트 케이스에 집중하여 테스트 효과를 향상 시킵니다.

시험 케이스 우선 순위에서 실패 확률

실패 확률은 시험 케이스가 결함을 드러내는 방법을 추정합니다. 이 추정치는 과거 데이터, 코드 복잡성 또는 전문가 판단에서 파생될 수 있습니다. 우선 순위 모델에 실패 확률을 통합하면 높은 위험 시험 케이스가 이전에 실행되고 발견되지 않은 결함의 위험을 감소시킵니다.

사용 된 Mathematical 모델

몇몇 모형은 시험 케이스 순서를 낙관하기 위하여 실패 확률을 이용합니다. 일반적인 접근법은 Bayesian 네트워크와 같은 probabilistic 모형을 포함하고, 실패 likelihoods를 통합하는 heuristic 산법. 이 모형은 한정된 테스트 자원 안에 탐지 비율을 확대하는 것을 목표로 합니다.

우선순위 모델의 예

하나의 간단한 모델은 각 테스트 케이스에 실패 확률을 할당합니다. 테스트 케이스는 이러한 확률의 후손 순서로 분류됩니다. 이 접근법은 실패의 가장 높은 슬픔과 함께 테스트 사례가 처음 실행되고, 조기 결함 검출의 가능성을 증가시킵니다.

  • 예상 실패 확률
  • 시험의 종류
  • likelihood의 순서로 실행
  • 결과에 근거한 Probabilities 업데이트