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中国科技论文在线 work. In terms
of satisfying convergence conditions, two parameters have been obtained through mathematical
derivation. Meanwhile, self-cognition and social cognitive components of the velocity updating
formula have been improved by using above two parameters. Early adjustment results have
slowed the velocity of convergence and enhanced global search capability. Later improved results
35 have accelerated the convergence without local optimal value. Lastly, the experiments have
proved the effectiveness of the algorithm. BP neural network has been improved accurately for the
prediction utilization of testing resource because of above PSO.
Key words: software testing; testing as a service; testing resource prediction; BP neural network;
PSO
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0 引言
随着软件工程体系的发展，软件测试对产品质量的保证发挥了重要的作用。但传统测试
工作量巨大，重复度较高，代价昂贵。自动化测试的出现逐渐取代了繁琐的手工测试，可是
仍然存在测试维护成本较高的问题。近年来，云计算的发展影响了软件生命周期的各个阶段，
45 包括软件测试[1]。测试即服务(TaaS，Testing as a Service)是一种云测试模型，其分类可从学
术界和工业界两个角度划分。在学术界，Parveen 等人[2]将云测试类型划分为单元测试、高
作者简介：韦庆杰（1973-），女，教授级高工，主要研究方向：协同计算，软件工程
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容量自动化测试、性能测试三大类。Incki 等人[3]从测试级别和测试类型两个角度出发，将
验收测试、系统测试、集成测试、功能测试、安全测试、互操作性测试归为适宜在云上进行
的测试。在工业界，Testin 云测[4]、百度 MTC[5]、TouchTest[6]等国内外测试公司将测试对象
50 聚焦在移动应用领域。作为一种 Web 服务[7]，TaaS 只需用户通过客户端上传被测对象和测
试任务，选定测试类型后，按照计量付费模式(pay-as-you-go)便可获得测试报告。
在 TaaS 服务使用过程中，云资源池集合了各种计算能力、存储空间、网络带宽，并通
过实时分配策略提供资源弹性伸缩服务。通过自动调整计算资源，云服务提供商避免了因资
源过量分配(Over-provisioning)和过少分配(Un