[發明專利]基于多目標差異演化算法的軟件測試資源動態分配方法

有效

• 申請號: 201510320713.0
• 申請日: 2015-06-10
• 公開（公告）號: CN104899101B
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 張國富;蘇兆品;岳峰;齊美彬;蔣建國;王永奇
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06F11/36
• 代理公司: 安徽合肥華信知識產權代理有限公司 34112
• 代理人: 余成俊

1.基于多目標差異演化算法的軟件測試資源動態分配方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)、對所求問題進行分析，為可行解設計編碼方法；

(2)、對整個測試環節進行劃分，劃分為若干個測試階段；

(3)、對差異演化算法中的包含種群規模、迭代次數、交叉概率、變異概率的控制參數進行設置；

(4)、對種群進行初始化操作；

(5)、對種群中的個體進行變異操作；

(6)、對變異生成的個體與原種群中的個體進行交叉操作；

(7)、采用非支配排序機制進行選擇操作；

(8)、判斷是否達到最大迭代次數，若否，則跳到步驟(5)，繼續進化操作；若是，則跳到步驟(9)；

(9)、對pareto解進行解碼；

(10)、判斷是否還存在未進行的測試階段，若存在，跳到步驟(11)；若否，則結束求解過程；

(11)、更新下一測試階段的測試資源，跳到步驟(4)，進入下一測試階段；

步驟(1)中為可行解進行一維整數向量編碼；且若軟件系統包含m個串聯子系統，每個子系統S_j(j＝1,2,…,m)由n_j個并聯模塊組成，則每個個體包含m個整數向量Γ₁,…,Γ_j…,Γ_m，每個向量包含n_j個元素t_jk表示模塊M_jk所分配到的測試資源；

步驟(2)中，將測試資源T分為p個測試階段：

(T₀＝0,T₁],…,(T_i-1,T_i],…,(T_p-1,T_p＝T]；

步驟(4)中，對種群進行初始化操作，按照不同測試階段采用不同的種群初始化方法；

在步驟(4)中，對于第i＝1個測試階段(T₀＝0,T₁]，由于系統各個模塊的可靠性都較低，采用隨機的方法初始化每個子系統中每個模塊的測試資源：

其中，rand(u₁,u₂)函數表示在區間(u₁,u₂)內隨機取整數；

在步驟(4)中，對于第i個(i≥2)測試階段(T_i-1,T_i]，種群初始化的方法是根據模塊已達到的可靠性r_jk分配測試資源：

其中，θ是用戶希望達到的模塊可靠性閾值，r_jk是模塊M_jk已經達到的可靠性值；

步驟(7)中，采用非支配排序機制進行選擇操作，選擇的對象集合包括原種群個體、變異后的個體以及交叉產生的個體；

步驟(7)中，非支配排序機制是指對種群按照優化目標函數進行分層，并計算個體擁擠度來衡量個體在每層的優劣，然后根據個體的分層和擁擠度的大小選取較優的個體組成新的種群；

步驟(7)中，優化目標函數為：

s.t.

T_i^a≤T_i-T_i-1

0＜t_ijk≤T_i-T_i-1

其中，k表示子系統S_j的第k個模塊，t_ijk表示模塊M_jk在第i個測試階段所分配到的測試資源，r_ijk表示模塊M_jk在第i個測試階段的可靠性值，且r_ijk＝r_jk(x/t_ijk)，R_i(x/(T_i-T_i-1))、C_i和T_i^a分別表示軟件系統在第i個測試階段的總體可靠性、總體測試代價和系統實際消耗的總測試資源，r_jk(x/t_ijk)和C_jk(r_ijk)分別表示模塊M_jk在第i個測試階段的可靠性和測試代價，均為測試資源的函數。