鄂源源
摘要：测试用例排序是提升回归测试效率的重要方法。传统排序策略多依赖静态特征，难以适应软件快速迭代与复杂变更场景。强化学习具备自适应和策略优化能力，为测试排序提供了新路径。本文基于强化学习框架，构建测试排序模型，融合历史执行数据、变更影响信息与测试反馈，通过状态建模与奖励函数优化排序策略。在真实测试数据集上，该方法在缺陷检测效率与资源利用率方面均优于传统方法。研究表明，强化学习可有效提升测试排序智能化水平，助力测试流程持续优化。
关键词：测试用例排序 回归测试 强化学习 优先级 软件测试优化
回归测试在软件迭代中承担着关键质量保障任务，测试用例排序有助于提升缺陷发现效率。在回归测试中对测试用例排序可以更快地发现代码缺陷，节约测试时间和资源，提高测试效率。传统方法多基于覆盖率或故障历史，但缺乏对环境变化的适应能力。随着软件开发技术不断进步，软件的功能和性能也在不断提高，使得软件开发周期的缩短成为了一种趋势。强化学习具备策略优化和动态调整能力，为排序问题提供新解法。本文探讨其在测试排序中的建模方式与应用成效。
一、测试用例排序任务背景与传统方法困境
（一）回归测试中排序问题的重要性与现实驱动
在现代软件开发生命周期中，测试已不再是开发完成后的单一阶段，而是伴随开发过程持续进行的重要组成部分。尤其在敏捷开发与持续集成模式广泛应用的背景下，频繁的版本迭代要求开发团队必须在有限时间内快速完成回归测试，以确认新功能是否破坏既有逻辑。由于每次版本更新可能影响数百甚至数千条测试用例的执行，而资源有限，全面执行全部测试并不现实。因此，如何合理排序测试用例，使最有可能发现缺陷的测试用例优先执行，成为提升测试效率与质量保障能力的关键问题之一。
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