測(cè)試用例優(yōu)先排序技術(shù)能夠有效提高回歸測(cè)試效率，是軟件測(cè)試的熱點(diǎn)研究課題之一。針對(duì)基于需求的測(cè)試用例優(yōu)先排序方法可操作性差的問題，提出了一種改進(jìn)的基于測(cè)試點(diǎn)覆蓋和離散粒子群優(yōu)化算法的求解方法（ TCP-DPSO）。首先，把影響排序的各種因素分為測(cè)試收益型因素和測(cè)試成本型因素兩大類，通過加權(quán)平均的方式進(jìn)行歸一化，得到基于需求的通用測(cè)試平均收益率評(píng)價(jià)指標(biāo)；然后，利用交換子和基本交換序列定義粒子的位置和速度，借鑒遺傳算法（ GA）變異策略引入變異算子，采用時(shí)變慣性權(quán)重調(diào)整粒子的探索能力和開發(fā)能力，促進(jìn)可持續(xù)進(jìn)化和逼近優(yōu)化目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TCP-DPSO在最優(yōu)解質(zhì)量上與遺傳算法相當(dāng)，大幅優(yōu)于隨機(jī)測(cè)試，在最優(yōu)解成功率和平均求解時(shí)間上優(yōu)于遺傳算法，具有更好的算法穩(wěn)定性。