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在对软件产品依赖度日益增加的今天，软件测试已经成为软件开发过程中极其重要的环节。其中，回归测试作为普遍的保证软件质量的测试方法引起了越来越多的关注，主要原因在于回归测试的必要性和高成本性之间的矛盾。因此，研究人员希望为回归测试找到有效的优化方法来提高其效率，降低其成本。在众多回归测试优化研究中，测试用例集的优化是研究热点之一。在目前回归测试的测试用例集优化方法中，主要分为回归测试选择技术，测试用例集约简技术和测试用例优先级技术。
本文在分别对测试用例集约简技术和测试用例优先级技术的一些成熟方法进行回顾之后，选取了基于RTB的测试用例集约简和用于黑盒测试的测试用例优先级方法作为主要研究对象。首先，对使用RTB时如何选择合适的额外标准的相关问题进行了讨论，并提出了基于FEP的RTB方法；其次，对已有的用于黑盒测试的优先级方法提出了两处改进和一系列新算法，并通过模拟实验证明新算法在提高测试集错误检测率方面比原算法有着更令人满意的表现；最后，针对某商业系统HDPOS5的UI测试用例集特点，使用本文提出的基于FEP的RTB方法和用于黑盒测试的优先级方法的改进算法，为其设计了一套测试用例集优化方案，并对其部分主要模块实行了优化，统计结果表明优化后的测试集相比原测试集有更少的测试用例数，更高的测试效率和更快的错误检测率。