祝賀我們最近的一個工作“Looking For Novelty in Search-based Software Product Line Testing”被IEEE Transactions on Software Engineering正式錄用。該工作探討了基于相似性的軟件產(chǎn)品線（SPL）的自動化測試問題，首次采用搜索算法Novelty Search （NS）生成高質(zhì)量的測試用例。本文的貢獻：1. 從統(tǒng)計學(xué)角度，解釋了基于相似性的SPL測試的基本原理（在本文工作之前，該原理未得到充分解釋）—通過相關(guān)性分析，我們發(fā)現(xiàn)相似性指標(biāo)和測試集的覆蓋率是呈顯著正相關(guān)的。此外，我們還從數(shù)學(xué)上證明，我們所采用的相似性指標(biāo)是當(dāng)前主流指標(biāo)的一種有效推廣；2. 從概念及實驗兩方面，詳細地論證了NS是求解SPL測試問題的有效工具。本文是我們之前發(fā)表在ACM Transactions on Software Engineering and Methodology論文的姊妹篇。本文關(guān)注軟件產(chǎn)品線的測試，而之前的工作則關(guān)注軟件產(chǎn)品線的功能設(shè)計。

該論文是目前為止，我遇到的審稿最順利的一篇論文。從投稿到錄用不到6個月時間。副主編和三位審稿人都非常專業(yè)和高效！第二輪無需外審，副主編 Prof. Sven Apel決定直接錄用（Sven Apel是做SPL的權(quán)威學(xué)者）。

下面是審稿的時間節(jié)點：

2020.8.14 首次投稿， 2020.9.23出一審意見（大修），持續(xù)時間1個月9天；

2020.12. 13 再投（一審意見總體很好，但是要處理的問題很多），2021.1.20出二審意見（小修），持續(xù)時間1個月7天；

2021.2.3 再投，2021.2.4出結(jié)果（錄用）。本輪審稿未外審，副主編 Prof. Sven Apel 直接決定錄用（Sven Apel是做SPL的權(quán)威學(xué)者）。

整個投稿周期不到6個月。副主編和三位審稿人都非常專業(yè)和高效！

從審稿人的意見看，三位審稿人均是歐美小同行，他們對本文的工作給予了較高評價，但是也提出了很多建設(shè)性意見。大到論文創(chuàng)新性的提升、論文結(jié)構(gòu)的改善，小到Figure的調(diào)色方案要兼顧色盲人士等（我第一次收到這類審稿意見）?；私?/span>2個半月的時間準(zhǔn)備修改稿，審稿意見和回復(fù)信共有31頁A4紙。

論文創(chuàng)新點：

1、從統(tǒng)計學(xué)角度出發(fā)，解釋了基于相似性的軟件產(chǎn)品線（SPL）測試的基本原理?；谙嗨菩缘腟PL測試，一般通過優(yōu)化相似性指標(biāo)來提高測試用例之間的差異性，進而期望取得較高的t組合覆蓋率。盡管基于相似性的SPL測試極具前景，但是學(xué)術(shù)界尚缺乏對該測試技術(shù)基本原理的合理解釋。優(yōu)化相似性指標(biāo)為何可提升t-組合覆蓋率？ 運用相關(guān)性分析，我們首次發(fā)現(xiàn)，相似性指標(biāo)與t-組合覆蓋率之間具有顯著正相關(guān)性。上述發(fā)現(xiàn)從統(tǒng)計學(xué)角度很好地解釋了基于相似性的SPL測試的基本原理：由于統(tǒng)計正相關(guān)性，優(yōu)化相似性指標(biāo)可間接地提高t-組合覆蓋率。
2、首次采用Novelty Search (NS)作為搜索算法優(yōu)化相似性指標(biāo)，并從概念和實驗上論證NS是基于相似性SPL測試的理想工具。NS是一種啟發(fā)式搜索算法，不同于遺傳算法等，NS中不存在目標(biāo)函數(shù)。相反，它通過不斷獎勵“新穎”個體，生成一組多樣化的解。這正好契合了基于相似性的SPL測試的目標(biāo)。此外，NS采用的新穎得分（novelty score）是一種相似性指標(biāo)。相關(guān)性分析實驗發(fā)現(xiàn)，該相似性指標(biāo)與t-組合覆蓋率之間也是呈顯著正相關(guān)的，且比當(dāng)前主流相似性指標(biāo)的相關(guān)性更強。從概念上，這說明NS非常適合基于相似性的SPL測試。為驗證上述結(jié)論，運用工業(yè)界及學(xué)術(shù)界廣泛采用的軟件產(chǎn)品線進行仿真實驗。結(jié)果表明，NS較其它主流算法的確具有更好的性能表現(xiàn)。