[发明专利]一种基于贪婪算法和搜索算法的混合算法的组合测试用例生成算法

说明书

本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

技术领域

本发明提出了一种基于混合算法的组合测试用例生成算法，属于软件测试中组合测试的领域。利用混合技术，根据覆盖率指标对生成技术及时切换，以更高效地生成测试用例。本发明有效地弥补了单一生成算法的缺陷，在高维的情况下更能体现其优势。

背景技术

软件测试是软件开发生命周期中不可或缺的一个重要环节。如果要保证一个软件系统的质量，需要对它进行详尽的测试。然而，在现实生活中，一个软件系统的参数可能有很多，这会导致完全测试的测试用例数量达到成千上万个，因此组合测试用例生成算法应运而生。

贪婪算法试图在每次迭代中找到当前的最佳选择，以达到满意的解决方法。在确定给定测试集的优先集时，确定一个测试用例作为源测试用例，然后迭代选择后续的测试用例。但是贪婪算法很容易陷入局部最优解。

搜索算法：许多搜索技术已经开发并成功应用于许多领域，包括基于搜索的软件工程(SBSE)领域。作为组合测试的关键问题，覆盖数组的生成已经得到了广泛的研究，并且已经应用了许多搜索技术，这些技术可以称为基于搜索的组合测试(SBCT)。SBCT是SBSE中基于搜索的软件测试(SBST)的一个分支。

本文提出基于贪婪算法和搜索算法的混合算法，用来生成组合测试用例，并给出测试用例生成工具。

发明内容

发明目的：为了解决传统的贪婪算法在生成测试用例时会陷入局部最优的情况，本文提出了一种基于贪婪算法和搜索算法的测试用例生成算法，通过设置覆盖率要求，在未达到设置的覆盖率之前采用贪婪算法，当达到覆盖率要求后，采用搜索算法生成测试用例。

技术方案：为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

基于贪婪算法和搜索算法的测试用例生成算法，包括以下步骤：

步骤1)、生成满足要求的覆盖数组。

步骤2)、首先选择贪婪算法，如图2，根据贪婪算法特性逐步覆盖数组。

步骤3)、当覆盖标准达到K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法代替，如图3，以期达到更优的效果。

进一步的，所述步骤1)的具体步骤如下：

步骤1.0)、首先是构建数组，构建覆盖数组的总体目标是创建一个二维数组，其中所有与指定输入关联的t元组都会被覆盖。

步骤1.1)、组合测试使用覆盖表CA作为测试用例集，CA是一个大小为M×k维的矩阵。本发明中，测试用例条数，即覆盖表的大小标记为N；覆盖强度标记为t；待测系统参数个数为其中，取值个数为v_i的参数有k_i(1≤i≤m，m≤k)个，v_i(1≤i≤k)表示第i个参数取值集合，|v_i|表示第i个参数取值个数。则CA表有如下表示：

进一步的，所述步骤2)的具体步骤如下：

步骤2.1)、通过使用贪婪算法，将每个因子与某个级别的值绑定在一起，可以为该集合一次建立一行。一旦所有t元组都被覆盖，覆盖数组就完成了。本发明可以动态设置参数K，当覆盖率达到K时，将贪婪算法转换为搜索算法，避免陷入局部最优。