随着web技术的发展,web应用程序变得越来越复杂和多样,保障其正确性的工作也随之变得更加繁重。软件测试是检测web应用正确性的重要手段,但是对其进行详尽测试往往需要耗费大量的人力物力。如何在时间资源等有限的情况下,对web应用进行有效测试是一项十分具有挑战的工作。对web应用的页面节点进行重要度评估,并优先测试重要节点是一种有效的解决办法。然而现有方法只从静态和局部的角度考虑web应用页面节点的内容重要度和出度入度,对动态执行过程和整体的拓扑结构方面的考量并不充分,导致对重要节点的评价并不全面。此外,web应用中包含着大量与用户之间的交互事件,这些事件执行的动态信息是非常重要的,同时节点在整个模型的拓扑结构中是否处于信息传递的关键位置也很重要,以上因素都应被考虑到节点的重要性评估中。由于不同因素对节点重要度的影响程度不同,为了避免人工赋权重可能导致的误差,本课题利用多属性决策的方法对以上信息进行融合计算,得到的综合重要度值能更准确反映节点的重要程度。单纯考虑综合重要度生成测试用例会使得测试用例集只围绕着重要节点展开生成,导致模型整体的覆盖率较低。故本课题在优先测试重要节点的基础上引入多样性以保证整体的覆盖率,提出以综合重要度和多样性为目标的多目标测试用例生成方法。为评估方法的有效性同时确定最合适的测试用例生成算法,本课题以6个web应用程序为被测对象,结合本课题方法和GA、NSGA2算法进行实验。结果表明本课题提出的基于综合重要性和多样性的多目标测试用例生成表现更好,既保证了测试用例集的质量,也保证了重要度较高的节点优先被测试。