一种基于AP-PSO算法的组合测试用例生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于AP‑PSO算法的组合测试用例生成方法，属于软件测试领域。本发明专利技术包括：通过静态分析获得需覆盖的组合级；调整one‑test‑at‑a‑time策略，将随机选取一个组合改为构造一个优先级度量函数，对每个组合进行优先级度量，选取优先级最高的组合；采用自适应粒子群算法生成单条测试用例，以种群粒子优劣为依据对惯性权重进行自适应调整，对粒子的最大速度进行控制，采用离散化方式对每个粒子的速度进行取整运算，并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。本发明专利技术可适用于不同覆盖强度的覆盖表生成，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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于软件测试领域，具体涉及一种基于AP-PSO算法的组合测试用例生成方法。
技术介绍
软件测试是软件工程中保证软件质量的至关重要的环节，理想的软件测试方法需要同时具有高错误检测能力、低成本消耗和广泛的适用性等特点。组合测试作为一种基于规约的软件测试方法，旨在从待测软件面临的庞大组合空间中，选取少量但有效的测试用例，生成覆盖程度高、揭错能力强的测试用例集。粒子群算法作为一种较新的启发式搜索算法，具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，目前也被应用于该领域中。目前，在利用粒子群优化生成覆盖表的相关研究中，主要实现了两两组合覆盖测试用例生成，并未考虑更高覆盖力度以及交互力度不统一的情况。同时，参数的选取对算法性能有很大影响，绝大多数研究工作通常选取一组经验参数，没有考虑到参数选择在不同覆盖表上的特殊性。因此，在粒子群算法具有良好的鲁棒性的前提下，将one-test-at-a-time策略和自适应粒子群算法相结合，根据粒子的优劣对惯性权重进行自适应调整，提出了一种可处理任意覆盖强度的组合测试用例生成方法。该算法能使该算法在覆盖表生成上具有更强的适用能力，在测试用例集规模和执行时间上均具有一定的优势。
技术实现思路
本专利技术的目的是对原始PSO算法进行改进，增加优先级度量函数和惯性权值的自适应调整策略，提供一种更加有效的组合测试用例生成方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案如下：定义：测试用例——假设一个待测软件系统(SUT)受到n个独立因素的影响，这些因素形成一个有限集合F＝{f1,f2,…,fk

【技术保护点】
一种基于AP‑PSO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)通过对约束条件和覆盖强度的分析，获取需覆盖的所有因素的取值组合，即组合覆盖集；3)构造一个优先级度量函数，对组合覆盖集中的每个取值组合进行优先级度量，选取权值最大的取值组合用于单个测试用例的生成；4)步骤3)选取的取值组合可对应于一条仅有部分取值确定的测试用例，采用自适应粒子群算法给缺省的参数选取合适的取值；根据粒子的当前状态来对每个粒子的惯性权重进行自适应调整，得到覆盖组合数量最多的单条测试用例，存入测试用例集TS中；从组合覆盖集中剔除已覆盖的组合，得到新的组合覆盖集，5)重复步骤3)～4)，直到组合覆盖集为空，输出测试用例集TS。

【技术特征摘要】
1.一种基于AP-PSO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)通过对约束条件和覆盖强度的分析，获取需覆盖的所有因素的取值组合，即组合覆盖集；3)构造一个优先级度量函数，对组合覆盖集中的每个取值组合进行优先级度量，选取权值最大的取值组合用于单个测试用例的生成；4)步骤3)选取的取值组合可对应于一条仅有部分取值确定的测试用例，采用自适应粒子群算法给缺省的参数选取合适的取值；根据粒子的当前状态来对每个粒子的惯性权重进行自适应调整，得到覆盖组合数量最多的单条测试用例，存入测试用例集TS中；从组合覆盖集中剔除已覆盖的组合，得到新的组合覆盖集，5)重复步骤3)～4)，直到组合覆盖集为空，输出测试用例集TS。2.根据权利要求1所述的一种基于AP-PSO算法的组合测试用例生成方法，其特征在于所述的优先级度量函数：rk=Σ...

【专利技术属性】
技术研发人员：包晓安，杨亚娟，张娜，张唯，滕赛娜，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33