【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机软件测试
,涉及测试过程中选取测试用例集的技术以及遗传算法技术,用于提高测试的效率,并有效利用测试用例,是。技术背景随着计算机技术和软件技术的迅速发展,软件质量的可靠性变得越来越重要,软件测试作为一种提高软件质量的可靠方式,以最少的人力、物力,尽快找出软件中潜在的各种缺陷,通过修正这些缺陷,提高软件产品质量,尽量减少软件产品发布后由潜在的软件缺陷带来的可能的商业风险。其次,通过对测试结果的分析整理,总结开发规则,并为软件可靠性分析提供依据。测试用例是软件测试过程中必不可少的关键因素,目前,针对于测试用例的选取方式,存在着很多不同的方法,为此在保证测试质量的基础上,本文提出了来提高测试效率。遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解(称为个体)的抽象表示(称为染色体)的种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示(即O和I的串),但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中,整个种群的适应度被评价,从当前种群中随机地选择多个个体(基于它们的适应度),通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:提供。本专利技术所采用的技术方案为: ,采用遗传算法所存在的思想,通过优化选择测试用例,用最小的代价达到最大的覆盖率,找到 ...
【技术保护点】
一种基于遗传算法的测试用例优化方法,其特征在于:采用遗传算法所存在的思想,通过优化选择测试用例,用小的代价达到大的覆盖率,找到测试用例选取的有效解决策略,该方法包括:编码策略和适应度函数以及测试用例群体选择,遗传算法策略,测试用例生成及优化过程。
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的测试用例优化方法,其特征在于:采用遗传算法所存在的思想,通过优化选择测试用例,用小的代价达到大的覆盖率,找到测试用例选取的有效解决策略,该方法包括:编码策略和适应度函数以及测试用例群体选择,遗传算法策略,测试用例生成及优化过程。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的测试用例优化方法,其特征在于:所述编码策略和适应度函数以及测试用例群体选择,其重点在于,编码是遗传算法的基础表现,对于测试选择问题,把一个测试用例的信息从测试历史信息中获取,将历史信息中的测试用例看成每一个基因编码,如果一个程序有η个模块,则一个测试用例的编码可以表现为Qi=[ql,q2,.....qn],qj e {O, I},如果qj=l,说明用例执行了程序块aj,否则用例没有执行程序块。3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的测试用例优化方法,其特征在于:测试用例的使用度与发现程序的缺陷数以及覆盖度有关,其计算公式表现为:F(ti) =测试覆盖度/总体测试条目。4.根据权利要求2所...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘晶,侯德龙,黄敏,
申请(专利权)人:浪潮电子信息产业股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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