覆盖表生成的可配置贪心算法优化

覆盖表生成是组合测试研究的关键问题之一,其中,贪心算法因为速度快、生成的覆盖表规模小而得到人们的青睐.人们提出了很多基于不同策略的贪心算法,其中,多数算法可以归结到一个统一的算法框架,即形成一个可配置贪心算法,从该框架又可以衍生出很多新的算法.如何科学地配置优化受多个因素影响的算法框架、有效生成覆盖表是一个新的挑战.针对具有6个决策点的贪心算法框架,设计了3条不同的实验路线,系统地探索各个决策点以及它们之间相互作用对生成覆盖表规模的不同影响,寻找最佳配置,从而可以有效地生成规模更小的覆盖表,为覆盖表生成的贪心算法的设计和优化提供理论和实践基础