测试用例优先级排序的强化学习方法应用

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。

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。这一目标促使学术界与工程界长期关注“测试用例优先级排序”（Test Case Prioritization, TCP）问题，旨在以最优化策略对测试用例重新排序，使得在更早阶段即可检测出更多严重缺陷。排序不仅影响缺陷发现的时间窗口，也决定着测试结果对开发团队反馈的速度，直接关系到软件迭代效率。在规模型软件系统中，优先级排序的优劣甚至可能影响产品上线时间与用户体验，因此，建立一种科学、动态、智能化的排序机制，已成为提升软件测试智能水平的核心路径。

（二）传统排序方法的核心原理与典型策略

目前较为常见的测试用例排序方法大多基于静态规则或启发式策略，按某种预设指标对用例进行打分和排序。以代码覆盖率为代表的方法强调测试用例对代码路径的“探索程度”，即优先执行那些能覆盖更多源代码路径的测试用例；而以历史故障信息为基础的方法则认为历史上曾多次触发缺陷的用例，未来触发缺陷的可能性也较大，因此理应排在前列。这些方法虽然逻辑清晰、计算代价较低，在特定条件下确实能提升一定的检测效率，但它们对变化环境适应性不足，排序效果容易陷入局部最优。

软件开发周期缩短的趋势要求测试系统具备极高的动态响应能力，而传统静态排序方法却难以满足这一需求。例如，很多排序方法不考虑软件当前版本中哪些模块被修改，哪些测试用例最相关；也很少关注当前测试用例是否已多次执行而表现出稳定性，或反之长期未执行但对应的功能模块发生了关键性变更。这种“信息割裂”的方式导致排序策略脱离代码演变的实际影响路径，无法反映测试用例当前的重要性。更进一步，固定规则无法有效融合多个维度的信息，如变更影响、执行历史、用例耗时、失败频率等，这也是目前测试排序智能化水平有限的根本症结。

二、强化学习模型在测试排序中的建模机制

（一）测试排序任务的强化学习建模路径

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种基于智能体与环境交互的学习框架，在决策问题中广泛应用。与传统监督学习不同，强化学习无需明确标注输入输出对，而是通过试错方式在不断交互中获取最优策略。将其应用于测试用例排序问题中，可以将每次排序过程视为一轮决策序列，模型的目标是在测试资源受限的条件下最大化缺陷检测的早期覆盖率，即学习一种“优先测试顺序”的策略，使得越早执行的用例越可能发现高价值缺陷。

在建模过程中，一般将每条测试用例抽象为一个“状态”，排序操作作为“动作”，执行测试后获得的缺陷检测效果作为“奖励”。状态表示可由多个特征构成，如测试用例历史失败次数、覆盖模块是否近期变更、上次执行时间间隔、测试耗时等。模型通过对当前状态进行判断，决定应优先选择哪一条测试用例执行，并据此更新策略网络。强化学习的引入不仅可以打破固定规则逻辑，还可以自适应变化环境，动态调整策略。例如，当系统代码频繁变更、某些模块近期多次出错时，RL模型可自动识别相关测试用例的重要性并前置排序，从而提升检测效率。

（二）关键建模要素与排序策略优化机制

强化学习方法在测试排序任务中核心建模步骤包括：状态空间构建、动作定义、奖励函数设计与策略更新算法选择。状态空间需能全面描述测试用例的多维属性，例如结合代码变更数据、历史执行结果、依赖路径深度等，建立“结构+行为+风险”的复合状态表示；动作则通常定义为“选择某一测试用例”这一操作，也可以扩展为“从候选集中选出Top-K用例集合”。奖励函数的设计至关重要，它直接决定模型学习目标的导向。常见的奖励形式包括“测试覆盖提升值”“新增缺陷发现数量”“故障严重程度”等，设计得好可以显著加快策略收敛速度并提升测试效果。

然而，目前已有排序方法普遍存在一个明显不足，即对多维信息融合处理能力弱。正如已有研究所指出的：现有的测试用例排序方法没有同时考虑代码的变更信息以及测试用例的历史执行信息，也没有考虑不同测试用例执行历史长短的区别，因此排序效果不佳。强化学习能够很好解决这一问题，其策略网络在训练过程中可以从多维特征中提取高价值信号，自动学习“哪些特征更重要”，并动态调整排序优先级。此外，不同于固定逻辑的排序方法，强化学习模型具备“经验迁移”能力，可在类似项目或相似模块中快速适应，提升在大型复杂软件系统中的实用性。这种适应性与学习能力使其成为当前测试用例排序领域的重要研究方向，也为后续自动化测试平台建设提供了关键算法支持。

三、强化学习在测试排序中的应用成效与发展趋势

（一）实际应用场景中的评估表现与挑战

在真实的软件开发与测试项目中，强化学习方法已被逐步引入到测试用例排序任务中，尤其适用于那些具有频繁代码更新、复杂模块依赖关系和测试数据积累较丰富的中大型软件系统。与传统基于静态特征的排序策略相比，强化学习模型在动态排序性能上表现更优，能够更早定位潜在高风险模块并提高缺陷检测密度。实验研究表明，采用强化学习进行测试排序的项目中，常在前20%测试用例中检测到超过50%的关键缺陷，显著优于按覆盖率或历史故障率排序的策略。此外，由于模型可持续学习更新，它在多次迭代中会逐步调整策略，使排序效果随使用次数提升而持续优化。

不过，强化学习在实践中也面临一定挑战。一是模型训练过程对初始数据质量要求较高，尤其是在冷启动阶段，缺乏足够行为反馈可能导致策略收敛缓慢。二是奖励函数设计复杂，过于简单的奖励函数可能引导模型陷入局部最优，而过于复杂又易于造成策略震荡。三是在资源受限场景中，深度强化学习模型本身的训练开销亦不可忽视，特别是涉及神经网络结构时，可能对测试平台计算能力提出额外要求。因此，在推动强化学习方法落地时，需结合具体项目特性选择合适建模粒度，并采用轻量化架构或预训练策略加速模型应用进程，从而在成本与收益之间取得平衡。

（二）未来优化方向与智能测试系统集成展望

随着AI技术与软件工程深度融合，强化学习在测试排序中的应用场景将进一步拓展。在算法层面，未来可结合迁移学习与元学习思路，使模型在跨项目、跨模块间迁移能力增强，减少每次排序任务的训练成本。例如，在多个相似项目中构建统一的基础策略模型，再对具体项目进行微调，将大幅提升排序系统在工业环境中的实用性与泛化能力。另一方面，结合图神经网络（GNN）对代码结构依赖关系建模，也将成为提升排序效果的新途径。测试用例与代码模块之间的关联可视为图结构，强化学习可在图结构上进行策略学习，从而更精准判断变更影响范围与测试相关性。

此外，未来强化学习排序策略应更加注重与全流程自动化测试系统的深度融合。具体而言，排序模块可作为测试调度系统的前置智能引擎，根据CI/CD流程中实时收集的变更信息与测试反馈，动态更新测试优先级序列，并对测试执行结果进行反向学习与策略修正。同时，也应构建更加完善的评价机制，从单一指标如缺陷覆盖率、排序收益率等，拓展到多维综合评价体系，如测试稳定性、资源利用率与反馈及时性等。只有建立起“学习—执行—反馈—优化”闭环系统，才能真正实现测试排序智能化、实时化的落地应用，进而为软件质量保障与开发效率提升提供坚实支撑。

四、结语

测试用例排序是提升回归测试效率的重要策略。传统方法受限于静态规则，难以适应动态变更的测试需求。本文探讨了强化学习在测试用例优先级排序中的应用路径，通过对状态建模、奖励函数与策略优化等关键环节的分析，展示其在复杂环境下的适应性与实用价值。强化学习能融合历史行为与变更影响，动态生成排序策略，提升缺陷发现效率。未来可结合迁移学习与自动化平台，构建智能闭环测试体系，为软件工程质量保障提供更高效、智能的支持手段。

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作者简介：

鄂源源，女，1994年9月生，达斡尔族，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，统计学专业。