一種軟件測試用例優(yōu)化方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公布了一種新的軟件測試用例優(yōu)化方法及系統(tǒng)，結(jié)合了層次分析法在確定權(quán)重值上的優(yōu)勢以及蟻群算法、遺傳算法確定最簡、最優(yōu)先排序用例子集上的技術(shù)先進(jìn)性。利用層次分析法的層次單排序、總排序及一致性檢驗(yàn)定量化確定被測系統(tǒng)各功能需求的權(quán)重值；再利用蟻群算法結(jié)合已得的權(quán)重值通過必不可少策略、冗余策略及貪心策略確定出完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集；在得到最簡用例集基礎(chǔ)上，利用遺傳算法結(jié)合已得的權(quán)重值確定了新的評(píng)估公式，并通過選擇算子、交叉算子、變異算子確定出錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
【專利說明】一種軟件測試用例優(yōu)化方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種對軟件測試用例進(jìn)行優(yōu)化的方法以及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]在軟件測試過程中，測試用例設(shè)計(jì)是極為重要的環(huán)節(jié)，用例設(shè)計(jì)的好壞直接影響到軟件測試的質(zhì)量以及對被測產(chǎn)品質(zhì)量的評(píng)估，并且隨著被測系統(tǒng)軟件規(guī)模的擴(kuò)大，軟件的需求越來越多，相應(yīng)的測試用例的數(shù)量也就越來越多，其中不乏大量的冗余測試用例。因此窮盡測試是不可能的。另外執(zhí)行每個(gè)測試用例都需要花費(fèi)一定的時(shí)間、人力等，這些成本代價(jià)是不容忽視的，因此需要對測試用例集進(jìn)行優(yōu)化。最終達(dá)到，以最少的測試用例最有效的優(yōu)先級(jí)排序?qū)浖M(jìn)行測試，從而實(shí)現(xiàn)降低測試成本、提高測試效率的目的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明公開了一種軟件測試用例優(yōu)化方法，由以下步驟組成:
[0004]步驟I):利用層次分析法確定被測系統(tǒng)各功能需求的權(quán)重值；
[0005]步驟2):利用改進(jìn)蟻群算法獲得完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集；
[0006]步驟3):針對步驟2)所得的最簡測試用例子集，采用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，獲得錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
[0007]進(jìn)一步，上述步驟I)包括以下步騾:
[0008]al):基于系統(tǒng)中各元素之間的相互關(guān)系以及隸屬關(guān)系建立結(jié)構(gòu)模型；
[0009]bl):利用I?9標(biāo)度以及成對比較法建立判斷矩陣；
[0010]Cl):進(jìn)行層次單排序；
[0011]dl):進(jìn)行層次總排序得各功能需求的最終權(quán)重值；
[0012]el):測試用例運(yùn)行代價(jià)評(píng)估。
[0013]進(jìn)一步，上述步騾2)包括以下步驟:
[0014]a2):針對系統(tǒng)中測試用例集與功能需求集的關(guān)系，生成二維矩陣，用T-R表示，矩陣的行表示測試用例，矩陣的列表示功能需求；
[0015]b2):針對二維關(guān)系矩陣T-R，使用必不可少策略、冗余策略進(jìn)行測試用例集精簡得用例子集T,；
[0016]c2):結(jié)合步驟I)的el)所得的各測試用例運(yùn)行代價(jià)值，對用例子集T'使用貪心算法，生成一個(gè)路徑確定、代價(jià)較小的先驗(yàn)測試用例子集；
[0017]d2):采用初始路徑信息素增強(qiáng)規(guī)則，增強(qiáng)c2)中所求得的先驗(yàn)子集中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)的初始信息素值；
[0018]e2):設(shè)置螞蟻數(shù)目、各螞蟻的解集、禁忌表；
[0019]f2):將測試用例集T'中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在這些螞蟻上，同時(shí)將這個(gè)初始節(jié)點(diǎn)放在所在螞蟻的解集中；[0020]g2):每只螞蟻計(jì)算并選擇下一步將要選擇的測試用例節(jié)點(diǎn)，當(dāng)所有螞蟻均選擇出一個(gè)滿足要求的測試用例子集時(shí)，螞蟻停止本輪搜索；
[0021]h2):比較所有螞蟻所尋找出的測試用例子集，找出本輪循環(huán)中完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集；
[0022]?2):在增強(qiáng)所有經(jīng)螞蟻爬過的節(jié)點(diǎn)信息素的基礎(chǔ)上，額外動(dòng)態(tài)地增強(qiáng)本次迭代最優(yōu)測試用例子集所包含的測試用例節(jié)點(diǎn)上的信息素值；本次迭代結(jié)束；
[0023]J2):重復(fù)e2)~i2)，直至得到最簡測試用例子集。
[0024]進(jìn)一步，上述步驟3)包括以下步驟:
[0025]a3):確定測試用例覆蓋率；
[0026]b3):確定測試用例的編碼策略；
[0027]c3):結(jié)合步驟I)的dl)所得的權(quán)重值確定適應(yīng)度函數(shù)；
[0028]d3):確定選擇算子、交叉算子及變異算子生成新一代種群；
[0029]e3):重復(fù)c3)~d3)，直至得到錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
[0030]本發(fā)明還公開了一種軟件測試用例優(yōu)化系統(tǒng)，由以下模塊組成:
[0031]第一模塊，其利用層次分析法確定被測系統(tǒng)各功能需求的權(quán)重值；
[0032]第二模塊，其利用改進(jìn)蟻群算法獲得完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集；
[0033]第三模塊，針對第二模塊計(jì)算所得的最簡測試用例子集，采用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，獲得錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
[0034]進(jìn)一步，上述第一模塊執(zhí)行以下操作:
[0035]al):基于系統(tǒng)中各元素之間的相互關(guān)系以及隸屬關(guān)系建立結(jié)構(gòu)模型；
[0036]bl):利用I~9標(biāo)度以及成對比較法建立判斷矩陣；
[0037]Cl):進(jìn)行層次單排序；
[0038]dl):進(jìn)行層次總排序得各功能需求的最終權(quán)重值；
[0039]el):測試用例運(yùn)行代價(jià)評(píng)估。
[0040]進(jìn)一步，上述第二模塊執(zhí)行以下操作:
[0041]a2):針對系統(tǒng)中測試用例集與功能需求集的關(guān)系，生成二維矩陣，用T-R表示，矩陣的行表示測試用例，矩陣的列表示功能需求；
[0042]b2):針對二維關(guān)系矩陣T-R，使用必不可少策略、冗余策略進(jìn)行測試用例集精簡得用例子集T,；
[0043]c2):結(jié)合第一模塊執(zhí)行的運(yùn)算步驟el)所得的各測試用例運(yùn)行代價(jià)值，對用例子集T'使用貪心算法，生成一個(gè)路徑確定、代價(jià)較小的先驗(yàn)測試用例子集；
[0044]d2):采用初始路徑信息素增強(qiáng)規(guī)則，增強(qiáng)c2)中所求得的先驗(yàn)子集中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)的初始信息素值；
[0045]e2):設(shè)置螞蟻數(shù)目、各螞蟻的解集、禁忌表；
[0046]f2):將測試用例集T'中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在這些螞蟻上，同時(shí)將這個(gè)初始節(jié)點(diǎn)放在所在螞蟻的解集中；
[0047]g2):每只螞蟻計(jì)算并選擇下一步將要選擇的測試用例節(jié)點(diǎn)，當(dāng)所有螞蟻均選擇出一個(gè)滿足要求的測試用例子集時(shí)，螞蟻停止本輪搜索；[0048]h2):比較所有螞蟻所尋找出的測試用例子集，找出本輪循環(huán)中完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集；
[0049]?2):在增強(qiáng)所有經(jīng)螞蟻爬過的節(jié)點(diǎn)信息素的基礎(chǔ)上，額外動(dòng)態(tài)地增強(qiáng)本次迭代最優(yōu)測試用例子集所包含的測試用例節(jié)點(diǎn)上的信息素值；本次迭代結(jié)束；
[0050]J2):重復(fù)e2)~i2)，直至得到最簡測試用例子集。
[0051]進(jìn)一步，上述第三模塊執(zhí)行以下操作:
[0052]a3):確定測試用例覆蓋率；
[0053]b3):確定測試用例的編碼策略；
[0054]c3):結(jié)合第一模塊執(zhí)行的運(yùn)算步驟dl)所得的權(quán)重值確定適應(yīng)度函數(shù)；
[0055]d3):確定選擇算子、交叉算子及變異算子生成新一代種群；
[0056]e3):重復(fù)c3)~d3)，直至得到錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
[0057]根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)化方法和系統(tǒng)可以減少軟件測試過程中人的參與，避免由于人員經(jīng)驗(yàn)和能力的不足導(dǎo)致的測試效果受影響的情況出現(xiàn)，提高測試的準(zhǔn)確程度和效率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0058]圖1是層次分析法流程圖；
[0059]圖2是層次結(jié)構(gòu)模型圖；
[0060]圖3是改進(jìn)蟻群算法流程圖；
[0061]圖4是交叉配對流程圖；
[0062]圖5是變異流程圖；
[0063]圖6是軟件測試用例優(yōu)化方法流程圖；
[0064]圖7是功能需求隸屬圖；
[0065]圖8是綜合權(quán)重分配圖；
【具體實(shí)施方式】
[0066]測試用例優(yōu)化方法是一種基于風(fēng)險(xiǎn)的測試策略，它的目的是采用最有效率的測試用例組合發(fā)現(xiàn)被測軟件中最多的潛在缺陷，一方面可以節(jié)省資源以及時(shí)間，另一方面可以體現(xiàn)測試的充分性。目前國內(nèi)外關(guān)于測試用例優(yōu)化方法的研究主要分為測試用例集精簡方法和測試用例優(yōu)先排序方法。
[0067]一、測試用例精簡方法
[0068]所謂測試用例精簡方法是指對依據(jù)功能需求采用傳統(tǒng)的測試用例設(shè)計(jì)方法，例如等價(jià)類劃分、邊界值法、因果圖法等設(shè)計(jì)出的初始用例集，依據(jù)一定的規(guī)則目標(biāo)進(jìn)行精簡后所得的最小用例子集。設(shè)初始測試用例集合為T，針對T尋找最小用例子集能夠用來充分覆蓋功能需求集R，即滿足T’GT，且ReqCT' ) =R。如果對于任意其他用例子集都滿足T'的基數(shù)(用例個(gè)數(shù))是最少的，則稱T'是最小測試用例子集。
[0069]1、測試用例集精簡的基本原則是:
[0070]①有效性:有效性是指約簡后的測試用例子集T'的覆蓋率與原始測試用例集T的覆蓋率完全相同。對原始測試用例集T優(yōu)化的主要目的是為了從中選擇盡可能少的測試用例，使其能完全覆蓋所有的功能需求，從而降低人力、物力、時(shí)間等成本代價(jià)；[0071]②效率:在約簡測試用例集時(shí)，必須考慮采取的約簡算法的運(yùn)行開銷，該算法生成最優(yōu)測試用例子集時(shí)所付出的運(yùn)行代價(jià)必須要小于刪除的用例所擁有的代價(jià)；
[0072]③適用性:要根據(jù)軟件類型和測試對象，選擇適用的約簡算法。
[0073]上述幾個(gè)約簡規(guī)則中，規(guī)則①即有效性是必須要保證的，在保證有效性的條件下，選擇合適的約簡算法，盡可能提高效率。無論哪種描述，都必須滿足一個(gè)前提，即選出的最小測試用例子集不會(huì)降低測試效果和程序的可靠性。
[0074]目前有關(guān)測試用例集精簡方法的研究是測試方面研究的一個(gè)熱點(diǎn)。相關(guān)學(xué)者都進(jìn)行了大量的研究與實(shí)驗(yàn)。
[0075]2、各算法的異同點(diǎn)如下:
[0076]I)適用條件
[0077]貪心算法、劃分算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法理論簡單、操作簡便、時(shí)間效率較高，但所得結(jié)果容易陷入局部最優(yōu)解，因此上述三種算法適用于對解的全局性要求不高、測試資源有限的條件下進(jìn)行。蟻群算法所得結(jié)果精確性高、全局性強(qiáng)，但該算法時(shí)間復(fù)雜度較高，占用測試資源較多，適用于對解的全局最優(yōu)性要求較高、測試資源較充足的條件下進(jìn)行；
[0078]2)最小用例集規(guī)模
[0079]各算法的最小用例集規(guī)模均與初始用例集的規(guī)模有關(guān)，根據(jù)冗余測試用例殘留情況，貪心算法所得最小用例集中的冗余用例較多，其次是劃分法和動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，兩者所得結(jié)果中的冗余用例相近，蟻群算法所得結(jié)果含有冗余用例最少；
[0080]3)覆蓋率
[0081]各算法所得最小用例子集均與初始測試用例集的功能需求覆蓋率相同。
[0082]3、改進(jìn)蟻群算法:
[0083]針對實(shí)際的測試情況，確定了利用蟻群算法進(jìn)行測試用例精簡，但該算法也存在很多問題:
[0084](I)針對一個(gè)完整的系統(tǒng)，需求量非常大，常常是數(shù)百以致上千，與功能需求相關(guān)聯(lián)的測試用例數(shù)量巨大，如果直接采用基本蟻群算法對原始測試用例集進(jìn)行約簡，會(huì)導(dǎo)致螞蟻搜索較慢，耗費(fèi)過長時(shí)間，成本較高；
[0085](2)初始路徑選擇問題，在基本蟻群算法中，由于在初始時(shí)刻，所有節(jié)點(diǎn)的信息素值完全相同，螞蟻完全是隨機(jī)搜索，算法隨機(jī)性過大；
[0086](3)迭代次數(shù)的設(shè)置。若迭代次數(shù)設(shè)置過大，花費(fèi)大量的時(shí)間只是為了取得非常小的改進(jìn)，是得不償失的；若迭代次數(shù)設(shè)置過小，容易造成過早停止迭代，并未找到最優(yōu)解?；鞠伻核惴ù嬖诘倪@些問題都在一定程度上限制了其在實(shí)際中的應(yīng)用；
[0087](4)測試用例運(yùn)行代價(jià)的評(píng)估主要是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)法判斷，不能通過較為客觀的評(píng)估方法來區(qū)分針對不同重要性功能需求的測試用例運(yùn)行代價(jià)。
[0088]I)改進(jìn)蟻群算法介紹
[0089]首先利用層次分析法對被測系統(tǒng)的功能需求進(jìn)行重要性評(píng)定，得到各需求的權(quán)重值，并利用權(quán)重值來確定覆蓋各需求的相應(yīng)測試用例運(yùn)行代價(jià)，然后對原始測試用例集進(jìn)行約簡并運(yùn)行基于初始路徑信息素增強(qiáng)的蟻群算法。該方法充分考慮了測試用例的特征，針對初始測試用例一功能需求關(guān)系矩陣，將其中的必不可少測試用例和冗余測試用例挑選出來，從而降低原始測試用例集的規(guī)模，大幅度減少蟻群算法的執(zhí)行時(shí)間，接著對約簡后的測試用例集使用貪心算法并利用各需求的權(quán)重值，尋得一個(gè)先驗(yàn)子集，并增強(qiáng)該子集中所有節(jié)點(diǎn)的初始信息素值，從而使得蟻群算法在一個(gè)更好的基礎(chǔ)上即較低總代價(jià)的基礎(chǔ)上進(jìn)行收斂；同時(shí)降低蟻群算法的隨機(jī)性，加快收斂速度，用較少時(shí)間更快達(dá)到最優(yōu)解，本方法能大幅度降低測試用例的運(yùn)行代價(jià)，減少測試用例集的數(shù)量，從而節(jié)約成本。
[0090]2)層次分析法介紹
[0091]層次分析法AHP (Analytic Hierarchy Process)是美國運(yùn)籌學(xué)家 T.L.Saaty 提出的一種系統(tǒng)分析方法，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于決策、預(yù)測、評(píng)估等方面，是系統(tǒng)工程中常有的方法。這種方法通常是根據(jù)問題的性質(zhì)和要達(dá)到的總目標(biāo)，將復(fù)雜問題的各元素按照各自的支配及相互關(guān)系區(qū)分成組，形成有序遞階的層次結(jié)構(gòu)模型，人們通過對每個(gè)層次元素成對比較來確定各元素的相對重要程度，再通過綜合分析最終確定各元素相對于總目標(biāo)的相對重要程度的排序。因此利用層次分析法能夠較好的對系統(tǒng)各元素相對重要性進(jìn)行評(píng)估，層次分析法基本流程如圖1所示。
[0092]層次分析法主要內(nèi)容包括:
[0093](1)建立層次結(jié)構(gòu)模型
[0094]基于系統(tǒng)中各元素之間的相互關(guān)系以及隸屬關(guān)系建立結(jié)構(gòu)模型，該模型主要分為:目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層以及后續(xù)的方案子層等。如圖2所示。
[0095](2)利用1~9標(biāo)度以及成對比較法建立判斷矩陣
[0096]利用系統(tǒng)中各層次元素之間的相對重要程度之比建立判斷矩陣，為使元素之間相對重要程度之比便于量化，采用T.L.Saaty等人根據(jù)心理學(xué)提出的1~9標(biāo)度法，如表1所示:
[0097]表11~9標(biāo)度值
[0098]
【權(quán)利要求】
1.一種軟件測試用例優(yōu)化方法，其特征是:由以下步驟組成: 步驟I):利用層次分析法確定被測系統(tǒng)各功能需求的權(quán)重值； 步驟2):利用改進(jìn)蟻群算法獲得完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集; 步驟3):針對步驟2)所得的最簡測試用例子集，采用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，獲得錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，上述步驟I)包括以下步驟: al):基于系統(tǒng)中各元素之間的相互關(guān)系以及隸屬關(guān)系建立結(jié)構(gòu)模型； bl):利用I~9標(biāo)度以及成對比較法建立判斷矩陣； Cl):進(jìn)行層次單排序； dl):進(jìn)行層次總排序得各功能需求的最終權(quán)重值； el):測試用例運(yùn)行代價(jià)評(píng)估。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，上述步驟2)包括以下步驟: a2):針對系統(tǒng)中測試用例集與功能需求集的關(guān)系，生成二維矩陣，用T-R表示，矩陣的行表示測試用例，矩陣的列表示功能需求； b2):針對二維關(guān)系矩陣T-R，使用必不可少策略、冗余策略進(jìn)行測試用例集精簡得用例子集T'； c2):結(jié)合步驟1)的el)所得的各測試用例運(yùn)行代價(jià)值，對用例子集T'使用貪心算法，生成一個(gè)路徑確定、代價(jià)較小的先驗(yàn)測試用例子集； d2):采用初始路徑信息素增強(qiáng)規(guī)則，增強(qiáng)c2)中所求得的先驗(yàn)子集中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)的初始信息素值； e2):設(shè)置螞蟻數(shù)目、各螞蟻的解集、禁忌表； f2):將測試用例集T'中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在這些螞蟻上，同時(shí)將這個(gè)初始節(jié)點(diǎn)放在所在螞蟻的解集中； g2):每只螞蟻計(jì)算并選擇下一步將要選擇的測試用例節(jié)點(diǎn)，當(dāng)所有螞蟻均選擇出一個(gè)滿足要求的測試用例子集時(shí)，螞蟻停止本輪搜索； h2):比較所有螞蟻所尋找出的測試用例子集，找出本輪循環(huán)中完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集； ?2):在增強(qiáng)所有經(jīng)螞蟻爬過的節(jié)點(diǎn)信息素的基礎(chǔ)上，額外動(dòng)態(tài)地增強(qiáng)本次迭代最優(yōu)測試用例子集所包含的測試用例節(jié)點(diǎn)上的信息素值；本次迭代結(jié)束； J2):重復(fù)e2)~i2)，直至得到最簡測試用例子集。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項(xiàng)所述的方法，其中，上述步驟3)包括以下步驟: a3):確定測試用例覆蓋率； b3):確定測試用例的編碼策略； c3):結(jié)合步驟1)的dl)所得的權(quán)重值確定適應(yīng)度函數(shù)； d3):確定選擇算子、交叉算子及變異算子生成新一代種群； e3):重復(fù)c3)~d3)，直至得到錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
5.一種軟件測試用例優(yōu)化系統(tǒng)，其特征是:由以下模塊組成: 第一模塊，其利用層次分析法確定被測系統(tǒng)各功能需求的權(quán)重值；第二模塊，其利用改進(jìn)蟻群算法獲得完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集； 第三模塊，針對第二模塊計(jì)算所得的最簡測試用例子集，采用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，獲得錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的系統(tǒng),其中，上述第一模塊執(zhí)行以下操作: al):基于系統(tǒng)中各元素之間的相互關(guān)系以及隸屬關(guān)系建立結(jié)構(gòu)模型； bl):利用I~9標(biāo)度以及成對比較法建立判斷矩陣； Cl):進(jìn)行層次單排序； dl):進(jìn)行層次總排序得各功能需求的最終權(quán)重值； el):測試用例運(yùn)行代價(jià)評(píng)估。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的系統(tǒng)，其中，上述第二模塊執(zhí)行以下操作: a2):針對系統(tǒng)中測試用例集與功能需求集的關(guān)系，生成二維矩陣，用T-R表示，矩陣的行表示測試用例，矩陣的列表示功能需求； b2):針對二維關(guān)系矩陣T-R，使用必不可少策略、冗余策略進(jìn)行測試用例集精簡得用例子集T'； c2):結(jié)合第一模塊執(zhí)行的運(yùn)算步驟el)所得的各測試用例運(yùn)行代價(jià)值，對用例子集T'使用貪心算法，生成一個(gè)路徑確定、代價(jià)較小的先驗(yàn)測試用例子集； d2):采用初始路徑信息素增強(qiáng)規(guī)則，增強(qiáng)c2)中所求得的先驗(yàn)子集中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)的初始信息素值； e2):設(shè)置螞蟻數(shù)目、各螞蟻的解集、禁忌表； f2):將測試用例集T'中的所有測試用例節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在這些螞蟻上，同時(shí)將這個(gè)初始節(jié)點(diǎn)放在所在螞蟻的解集中； g2):每只螞蟻計(jì)算并選擇下一步將要選擇的測試用例節(jié)點(diǎn)，當(dāng)所有螞蟻均選擇出一個(gè)滿足要求的測試用例子集時(shí)，螞蟻停止本輪搜索； h2):比較所有螞蟻所尋找出的測試用例子集，找出本輪循環(huán)中完全覆蓋各功能需求、運(yùn)行代價(jià)最小的測試用例子集； ?2):在增強(qiáng)所有經(jīng)螞蟻爬過的節(jié)點(diǎn)信息素的基礎(chǔ)上，額外動(dòng)態(tài)地增強(qiáng)本次迭代最優(yōu)測試用例子集所包含的測試用例節(jié)點(diǎn)上的信息素值；本次迭代結(jié)束； J2):重復(fù)e2)~i2)，直至得到最簡測試用例子集。
8.根據(jù)權(quán)利要求5-7中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中，上述第三模塊執(zhí)行以下操作: a3):確定測試用例覆蓋率； b3):確定測試用例的編碼策略； c3):結(jié)合第一模塊執(zhí)行的運(yùn)算步驟dl)所得的權(quán)重值確定適應(yīng)度函數(shù)； d3):確定選擇算子、交叉算子及變異算子生成新一代種群； e3):重復(fù)c3)~d3)，直至得到錯(cuò)誤檢測速率最高的測試用例序列。
【文檔編號(hào)】G06F11/36GK103810104SQ201410077655
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年3月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月4日
【發(fā)明者】史睿冰, 金俊坤, 史圣兵, 闞虎, 張鵬, 呂冬雪, 田鴻源, 高靖哲, 李青巍, 杜巍 申請人:中國人民解放軍63863部隊(duì)