近日，信息科学技术学院孙百才副教授与巩敦卫教授、南京航空航天大学宫丽娜副教授、中国矿业大学（北京）郭一楠教授、中国海洋大学王改革教授等合作，在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Software Engineering》上发表题为“Low-cost testing for path coverage of MPI programs using surrogate-assisted changeable multi-objective optimization”的学术论文，报导了并行软件低成本测试的最新研究进展。

消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)程序的一条路径通常由若干子路径构成。基于智能优化算法的路径覆盖测试用例生成过程中，往往出现难以覆盖的子路径, 限制了整条路径的测试效率。为了解决该问题，本文提出基于代理模型辅助可变多目标优化的MPI程序路径覆盖低成本测试方法，该方法首先建立MPI程序路径覆盖测试用例生成问题的可变多目标优化模型；然后，基于智能优化算法的优化模型求解过程中，确定每条难覆盖的子路径，并形成对应的样本集；最后，管理与每条难覆盖子路径对应的代理模型，并选择性能优越的进化个体，用于实际执行MPI程序，降低程序执行的次数和成本。将所提方法应用于若干典型的MPI程序路径覆盖测试中，并与其它多种先进方法比较。实验结果表明，所提方法显著提高了测试用例生成的有效性和效率。

图1 所提方法的总体框架

据悉，《IEEE Transactions on Software Engineering》是中国计算机学会认定的A类期刊、中科院一区、Top期刊。

论文信息：

Baicai Sun, Lina Gong, Yinan Guo, Dunwei Gong*, Gaige Wang, Low-cost testing for path coverage of MPI programs using surrogate-assisted changeable multi-objective optimization, IEEE Transactions on Software Engineering, 2025, DOI: 10.1109/TSE.2025.3635120.