[发明专利]基于CS-SPSO算法的组合测试用例生成方法有效

专利信息
申请号: 201910596404.4 申请日: 2019-07-03
公开(公告)号: CN110334026B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 包晓安;金瑜婷;董亮亮;郭炜杰 申请(专利权)人: 浙江理工大学
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36;G06N3/006
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 郑海峰
地址: 310018 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于CS‑SPSO算法的组合测试用例生成方法,属于软件测试领域。本发明包括:通过约束分析获得需覆盖的组合集;将取值最多的两个因素进行组合并进行约束分析得到最后的组合;根据类IPO策略确定其余元素的所有组合;将组合分为N个小种群,利用简化粒子群对这N个小种群进行局部搜索,充分发挥简化粒子群局部搜索的优势;再将得到的N个最优粒子作为布谷鸟算法的初始值进行深度优化,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,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。
搜索关键词: 基于 cs spso 算法 组合 测试 生成 方法
【主权项】:
1.一种基于CS‑SPSO算法的组合测试用例生成方法,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)通过对约束条件分析,获取需覆盖的n个因素的取值组合,即组合覆盖集S;(3)根据n个因素中包含的取值范围个数对n个因素进行非递增排序,按照排序最靠前的两个因素的取值进行组合并进行约束条件的分析,得到两两组合集S′,其中两两组合集S′中包含了若干个两两组合;(4)从S′中随机取出一个两两组合s′,将剩余的n‑2个因素与s′生成的所有组合映射成粒子,初始化每个粒子的位置矢量Xi,并分成N个等大的小种群,各小种群在各自所在的领域并行寻优;(5)每个小种群并行计算适应度函数,得到每个粒子的适应值;(6)更新每个粒子的最佳位置pi和整个种群的最佳位置pg,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,寻找个体最优解和群体最优解,直到达到预设的最大迭代次数;(7)将N个小种群的群体最优解作为布谷鸟算法的初始值,通过Lévy飞行计算出全局最优解,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S(t+1),从两两组合集S′中剔除两两组合s′,得到新的两两组合集S′(t+1);(9)判断两两组合集S′(t+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S(t+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S(t+1)中的一个取值组合,重复步骤(4)~(9)。
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