申请/专利权人：义乌工商职业技术学院;浙江理工大学

申请日：2019-08-20

公开（公告）日：2022-12-30

公开（公告）号：CN110515845B

主分类号：G06F11/36

分类号：G06F11/36;G06N3/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.12.30#授权;2019.12.24#实质审查的生效;2019.11.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于改进的IPO策略的组合测试用例优化生成方法，属于软件测试领域。本发明包括：通过分析获得需覆盖的组合集；采用用例的错误检出率Ci和响应时间Ti作为评估指标，为各指标分配权值并进行排序，取排序最靠前的t个因素的取值进行组合；根据改进的IPO策略将确定其余元素的所有组合；将改进的IPO策略和简化粒子群相结合，充分发挥简化粒子群的搜索优势，快速生成单条测试用例。位置更新时使用反射墙策略对粒子位置进行边界处理，防止飞出有效的搜索空间。本发明可适用于不同覆盖强度的覆盖表生成，有效缩减了组合测试用例集的规模，并大幅度提升了组合测试用例的生成效率。

主权项：1.一种基于改进IPO策略的组合测试用例优化生成方法，其特征在于包括如下步骤：1对输入空间进行建模，获取各因素及其取值范围；2通过分析获取需覆盖的n个因素的取值组合，即组合覆盖集S；3分别对n个因素进行测试评估，选取测试过程中用例的错误检出率和响应时间作为评估指标，将评估指标加权得到各个因素的影响因子并进行递减排序，取排序最靠前的t个因素作为主要因素，剩余的n-t个因素作为次要因素；将t个主要因素的任一取值进行组合，得到t-way组合s′，直到t个主要因素的所有取值组合均被覆盖，得到t-way组合集S′，其中S′＝{s′1,s′2,…,s′m}，s′i为S′中的第i个t-way组合，m为S′中包含的t-way组合的个数；4从S′中依次取出一个t-way组合s′i，将剩余的n-t个次要因素与s′i生成测试组合，将所有的测试组合映射成一个粒子，并初始化该粒子的位置矢量Xi，遍历S′中的所有t-way组合，得到每一个粒子的初始位置矢量和粒子群的初始位置矢量；5计算每一个粒子的适应度函数，得到每个粒子的适应值；6根据步骤5得到的每个粒子的适应值，记录每一个粒子的个体历史最优位置p和整个粒子群的历史最优位置g，然后更新每个粒子的位置；选择适应度值最大的一个粒子作为当前最优粒子gBest，根据粒子与当前最优粒子之间的距离对惯性权重w进行自适应调整，重复步骤5-6，直到达到预设的最大迭代次数；所述的步骤6具体为：第i个粒子在第k代时用一个位置指标来描述：为d维向量；第i个粒子搜索至第k代时的个体历史最优位置为搜索至第k代时的整个粒子群的历史最优位置为则在第k+1代时，第i个粒子的第j维位置的迭代更新公式如下： 其中，w为惯性权重，对下次移动产生影响，c1和c2为学习因子，r1和r2为[0,1]内的随机数；w的更新公式如下： 其中，wmax、wmin分别表示初始化时惯性权重的最大值和最小值，f表示适应度函数，表示平均适应度值；7根据当前最优粒子gBest对应的测试组合生成单条测试用例；8将步骤7生成的单条测试用例存入组合测试用例集TS中，并从组合覆盖集S中剔除已覆盖的组合，得到新的组合覆盖集Se+1，从t-way组合集S′中剔除t-way组合s′i，得到新的t-way组合集S′e+1；9判断t-way组合集S′e+1是否为空，若否，重复步骤4～8，若是，执行步骤10；10判断组合覆盖集Se+1是否为空，若是，输出组合测试用例集TS，若否，则随机取出组合覆盖集Se+1中的一个取值组合，重复步骤4～9。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 义乌工商职业技术学院;浙江理工大学 基于改进IPO策略的组合测试用例优化生成方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD