[发明专利]一种并行化的两两组合测试用例生成方法

摘要

本发明提出了一种并行化的两两组合测试用例生成方法，属于软件组合测试领域。发明的主要内容包括：对参数值列表进行编码并生成需要被覆盖的两两组合测试用例集；通过大数据平台Spark将组合用例集进行分组，并下发到集群中不同节点上进行寻优操作；寻优阶段，每个节点采用one‑test‑at‑a‑time策略与自适应粒子群算法相结合的方式；各个节点寻优结束后，利用Spark的收集函数collect()进行结果收集，并对收集后的用例集进行约简操作。本发明通过对粒子群算法的并行化，并将其用于两两组合测试用例的生成，由实验结果可知，本发明在两两组合测试用例集的生成规模和消耗时间上得到了一定幅度的缩减。

主权项

1.一种并行化的两两组合测试用例生成方法，其特征包括以下步骤：/n(1)确定约束条件和覆盖强度，获取需覆盖的所有因素的取值组合，即组合覆盖集S；/n(2)对组合集S进行重新排序，然后利用大数据平台Spark对S进行分组并下发到集群中不同的节点上进行寻优操作；/n(3)寻优阶段，在每个节点上，主要采用one-test-at-a-time策略和自适应粒子群算法相结合的方式来生成单条测试用例；在此，构造一个优先级度量函数，对组合覆盖集中的每个成对组合进行优先级度量，选取覆盖率最高的组合用于单个测试用例的生成；/n自适应粒子群算法中，根据粒子的优劣对其进行自适应调整，调整的方法是，将粒子群中粒子进行优劣划分，若粒子i适应度值f_i大于当前种群的平均适应度调整策略是将其赋予较小的惯性权重，设该类粒子有m₁个，使用公式(1)计算m₁个粒子的平均适应度值：/n /n使用公式(2)/n /n来调整惯性权重，f_max表示当前迭代次数下种群最优个体的适应度值，其中w_min表示w的最小值(取w_min＝0.1)；/n若粒子适应度值f_i小于则增加粒子的权重w，设这类粒子共有m₂个，则使用公式(3)计算这m₂个粒子的平均适应度值：/n /n对惯性权重调整采用自适应调整控制参数的方法，按照公式(4)/n /n进行调整，其中k取(0，1)区间内的任意值；/n优先级度量函数使用公式(5)进行计算：/n /n /n其中，R_k表示第k个组合的覆盖率，cb_i表示集合SA中第i个组合，t_k表示组合cb_i所对应的一条缺省的测试用例，s表示集合SA所包含的两两组合的数目，p(cb_i,t_k)用于度量t_k是否包含cb_i；/n(4)根据步骤(3)生成单条测试用例；/n(5)从组合覆盖集中剔除已覆盖的组合，得到新的组合覆盖集；/n(6)重复步骤(3)～(5),直到组合覆盖集为空；/n(7)待所有节点寻优操作完成后，利用大数据平台Spark的collect()将每个节点上的测试用例集进行收集，并对其进行约简；约简的策略主要依据以下两种情形：/n情形1.当一个测试数据t_i的所有位置相对于测试数据集TS\(t_i)都是不关心位置时，此测试数据为冗余测试数据，删除后不会影响测试数据集的两两组合覆盖率；/n情形2.当两个测试数据t_i和t_j的各个参数对应位置取值相同，或是为相对于测试数据集TS\(t_i，t_j)的不关心位置，则这两个测试数据合并为一个测试数据不会影响整个测试数据集的两两组合覆盖率；/n其中，不关心位置表示对于一个测试数据t₁＝(x₁,…,x_n)来说，如果这个n无组在某个位置(第i个参数)的取值与其它n-1个位置上取值形成的n-1个组合对，已经出现在A\{t₁}的测试数据所形成组合对中，则称t₁的位置i相对于A\{t₁}不关心位置，否则称为关心位置；/n(8)输出约简后的测试用例集。/n