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回归测试是迭代式软件开发的重要环节，测试数据生成是回归测试的前提，传统的回归测试方法，从已有的测试数据中选择部分测试数据，并生成一些新的测试数据，以验证程序的正确性．但是，该方法容易生成冗余的测试数据。从而降低了回归测试的效率．研究了回归测试的分支覆盖问题，通过利用已有测试数据的路径覆盖信息，并选择一定个数的路径，以覆盖所有的目标分支．首先，以若干路径形成的集合作为决策变量，以路径最少、覆盖的分支最多以及包含的未覆盖路径最少为目标，建立路径选择问题的3目标优化模型；然后，采用遗传算法求解上述模型时，设计了基于目标重要性的个体评价策略；最后，基于已有的测试数据与选择的路径之间的覆盖关系，确定需要生成的测试数据．将所提方法应用于6个基准工业程序测试中，并与其他方法比较．实验结果表明，采用该方法选择的路径，能够覆盖更多的分支，需要生成的测试数据更少。回归测试消耗的时间更短．
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