[发明专利]基于改进遗传算法的软件测试用例智能生成方法及系统

权利要求书

1.一种基于改进遗传算法的软件测试用例智能生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取初代原始用例种群；

基于改进遗传算法对所述初代原始用例种群进行择优进化处理生成有效测试用例数据集和无效及异常测试用例集；所述改进遗传算法包括在遗传算法基础上增加突变算子。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取初代原始用例种群包括：

进行遗传环境与遗传参数的初始化，并基于自动语义分析法，根据软件需求及接口协议提取历史测试用例数据中符合历史用例数据特点的具备遗传环境特征的有效特征字段，然后通过编码构建所述有效特征字段的基因序列，并完成初代原始用例种群的构造。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于改进遗传算法对所述初代原始用例种群进行择优进化处理生成有效测试用例数据集和无效及异常测试用例集包括：

S21、基于改进遗传算法对所述初代原始用例种群执行选择算子处理得到初代优质用例种群，然后对所述初代优质用例种群执行交叉算子处理得到次代用例种群，最后对所述次代用例种群执行变异算子处理生成有效测试用例数据集；

S22、对有效用例种群中的用例个体执行突变运算，获取无效及异常测试用例集。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S21、基于改进遗传算法对所述初代原始用例种群执行选择算子处理得到初代优质用例种群，然后对所述初代优质用例种群执行交叉算子处理得到次代用例种群，最后对所述次代用例种群执行变异算子处理生成有效测试用例数据集包括：

对所述初代原始用例种群执行选择算子处理得到初代优质用例种群包括：

步骤401、统计所述初代原始用例种群中每个用例个体对应覆盖被测软件代码的行数、每行代码被覆盖的次数信息，并以此计算对应代码行的适应度；

步骤402、遍历初代原始用例种群的全部个体，计算得到种群中所有个体的适应度评价值、适应度累加和，然后基于所述适应度评价值和适应度累加和计算得到个体适应度比例值；

步骤403、基于个体适应度比例值的分布情况，依据所述个体适应度比例值对种群个体分布进行区域划分，并遍历种群个体对其适应度值分属区间进行计算；

步骤404、针对每个个体随机生成[0,1)之间的概率值，通过将随机概率值与个体适应度分区进行匹配计算，筛选出符合适应度分区取值范围要求的优质个体；

步骤405，将筛选出的个体按照适应度值的高低进行重新排列组合，形成初代优质用例种群；

对所述初代优质用例种群执行交叉算子处理得到次代用例种群包括：

步骤501、设置初始交叉概率作为所述初代优质用例种群中个体进行交叉运算的判断准入条件；

步骤502、设置交叉循环迭代次数；

步骤503、基于所述初始交叉概率判断是否需要发生交叉运算，若满足需要发生交叉运算的条件，则执行步骤504；若不满足需要发生交叉运算的条件，则执行步骤505；

步骤504、当满足交叉条件时，按交叉比较值设置交叉点位置，对父辈的两条用例个体在交叉点前后的基因片段进行交换运算，形成子代用例种群；

步骤505、当不满足交叉条件时，直接将父辈用例个体的基因数据原样复制到子代基因；

步骤506、循环迭代所述交叉循环迭代次数结束后，形成次代用例种群；

对所述次代用例种群执行变异算子处理生成有效测试用例数据集包括：

步骤601、设置初始变异概率作为次代优质用例种群中个体进行变异运算的判断准入条件；

步骤602、设置变异循环迭代次数；

步骤603、基于所述初始变异概率判断是否需要发生变异运算，若满足需要发生变异运算的条件，则执行步骤604；若不满足需要发生变异运算的条件，则执行步骤602；

步骤604，当满足变异条件时，按变异比较值设置变异点位置，从有效用例基因数据库中选取对应变异点位置处的有效特征值，并对次代用例种群个体在变异点位置处的基因值进行替换运算，形成基因变异后的个体；

步骤605，循环迭代所述变异循环迭代次数后得到有效测试用例种群。