基于自适应循环BERT和粒子群优化的测试用例生成方法技术

本发明专利技术提供了一种基于自适应循环BERT和粒子群优化算法的测试用例生成方法，旨在解决现有技术中生成测试用例时覆盖率低、准确性不足和难以满足复杂约束条件的问题。该方法首先将输入参数映射为特征向量，利用BERT网络通过自注意力机制计算特征间关系，生成目标参数向量。通过自适应循环机制，根据输入数据复杂性动态调整BERT网络的循环次数。然后，采用PSO算法对生成的不满足约束条件的用例粒子进行微调，逐步优化粒子群位置和速度，使其满足预定的约束条件。最终，通过约束检查和反馈机制输出高质量的测试用例集。该方法能够提高生成效率和样例质量，适用于复杂软件测试和模型验证等场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于自适应循环bert和粒子群优化的测试用例生成方法，属于系统测试领域。

技术介绍

1、软件测试是确保软件质量的核心过程，它的目标是检测和纠正软件中的错误和缺陷。软件测试的基本原理是通过提供输入数据，执行程序并分析输出结果，以检查程序的正确性和稳定性。传统的测试用例生成方法往往依赖于专家经验或基于规则的手动设计，这种方式既耗时又容易产生偏差，难以应对现代复杂软件系统中多变的输入条件和多样的约束要求。因此，自动化生成测试用例技术逐渐成为软件测试领域的重要研究方向。

2、粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，该算法受到鸟群觅食行为的启发，通过模拟粒子的移动和学习过程来优化问题的解。在粒子群优化算法中，问题的解被表示为粒子，粒子根据自身的经验和群体中的最优解进行调整和更新，以逐步接近最优解。粒子群优化算法具有简单、高效、易于实现和收敛速度快等优点，因此在解决实际优化问题时被广泛应用。

3、然而，粒子群优化算法(pso)也存在一些挑战，例如早熟收敛、维度灾难和局部最优等问题。为了克服这些问题，研究人员提出了各种改进方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应循环BERT和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应循环BERT和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于：自适应循环BERT网络包括第一全连接层、BERT网络模块、循环决策模块、第二全连接层以及sigmoid激活函数，上述各模块依次连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于自适应循环BERT和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于：步骤S1中，向自适应循环BERT网络输入一个初始参数向量，生成对应的n维预测参数向量，具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于自适应循环BERT和粒子群优...

【技术特征摘要】

1.一种基于自适应循环bert和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应循环bert和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于：自适应循环bert网络包括第一全连接层、bert网络模块、循环决策模块、第二全连接层以及sigmoid激活函数，上述各模块依次连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于自适应循环bert和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于：步骤s1中，向自适应循环bert网络输入一个初始参数向量，生成对应的n维预测参数向量，具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于自适应循环bert和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于：基于预测参数向量及约束条件计算损失函数，迭代训练自适应循环bert网络的参数，具体为：

5.根据权利要求1所述的一种基于自适应循环bert和粒子群优化的测试用例生成方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙波，尹溶森，
申请(专利权)人：北京空间飞行器总体设计部，
类型：发明
国别省市：