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[發(fā)明專利]一種基于EFSM模型和聚類分析的測試用例排序方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910701110.3 申請日: 2019-07-31
公開(公告)號: CN110515837B 公開(公告)日: 2022-12-02
發(fā)明(設計)人: 魏丹;孫情瑛;王興起;邵艷利;陳濱;方景龍 申請(專利權)人: 杭州電子科技大學
主分類號: G06F11/36 分類號: G06F11/36;G06K9/62
代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240 代理人: 楊舟濤
地址: 310018 浙*** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 efsm 模型 聚類分析 測試 排序 方法
【說明書】:

發(fā)明涉及一種基于EFSM模型和聚類分析的測試用例排序方法。本發(fā)明首先根據(jù)EFSM模型,構建復雜網(wǎng)絡模型,計算EFSM模型的狀態(tài)權重,然后構建測試用例的狀態(tài)向量,結(jié)合狀態(tài)向量和狀態(tài)權重信息計算任意兩個測試用例相似度,再根據(jù)相似度設計改進的K均值聚類算法,運用該聚類算法對測試用例進行聚類分析,盡可能使得不同簇中的測試用例不同。最后,結(jié)合聚類分析結(jié)果,設計測試用例排序策略。本發(fā)明相比傳統(tǒng)基于模型的測試用例排序技術,考慮了測試用例之間的相關性,使得已排序的測試用例序列中相鄰的測試用例盡可能來自不同的簇,即相鄰測試用例具有不同的錯誤檢測能力,能夠盡早發(fā)現(xiàn)模型中不同的錯誤。

技術領域

本發(fā)明是一種對基于模型的測試用例集進行優(yōu)化處理的技術,目的在于通過該技術處理的測試用例集在對模型驅(qū)動開發(fā)的軟件進行測試時,可以優(yōu)先捕獲軟件中不同類型的錯誤,從而減少軟件測試的開銷。

背景技術

隨著軟件規(guī)模的不斷擴大,軟件測試在軟件設計中逐漸扮演非常重要的角色。由于敏捷開發(fā)的快速發(fā)展,軟件系統(tǒng)的更新越來越快,回歸測試技術被廣泛使用。回歸測試是驗證系統(tǒng)中引入的修改是否正確并且是否對系統(tǒng)的未更改部分產(chǎn)生負面影響的過程。在回歸測試期間,首先測試系統(tǒng)的修改元素。然后需要使用現(xiàn)有的測試用例重新測試整個系統(tǒng),以確保修改不會將新故障引入系統(tǒng)。但是,回歸測試被應用于重新驗證軟件的質(zhì)量,是一個昂貴的過程。

為了降低軟件測試成本,在學術界和工業(yè)界研究了各種測試用例優(yōu)先級技術。由于測試用例優(yōu)先級技術通過調(diào)整測試用例的順序而不減少測試用例的數(shù)量來提高軟件測試的效率,因此逐漸成為回歸測試的熱點。對于已經(jīng)存在的基于模型的測試用例排序技術沒有考慮測試用例之間的相關性,將測試用例分類考慮,使得具有類似檢錯能力的測試用例可能被集中考慮,從而連續(xù)重復揭示較多相同錯誤,對不同錯誤的捕獲效率較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術的不足,提出了一種基于EFSM模型和聚類分析的測試用例排序方法,本發(fā)明在基于模型的測試用例排序方法中引入了聚類技術。聚類技術使得來自同一簇的測試用例盡可能相似,來自不同簇的測試用例盡可能相異。最終使得已經(jīng)排序的測試用例集中相鄰測試用例盡可能來自不同的簇,從而提高對不同錯誤的捕獲效率。

本發(fā)明方法具體包括以下步驟:

步驟1、構建EFSM模型的復雜網(wǎng)絡模型,統(tǒng)計狀態(tài)權重。其具體實施步驟如下:

1-1.創(chuàng)建復雜網(wǎng)絡模型的節(jié)點。根據(jù)EFSM的狀態(tài)創(chuàng)建復雜網(wǎng)絡模型的節(jié)點,即EFSM的狀態(tài)映射為復雜網(wǎng)絡模型的節(jié)點。

1-2.設置復雜網(wǎng)絡模型節(jié)點之間的有向邊。根據(jù)EFSM狀態(tài)之間直接或者間接的關聯(lián)性設置復雜網(wǎng)絡模型節(jié)點之間的有向邊。

1-3.設置復雜網(wǎng)絡模型邊的權值。假設在EFSM模型中狀態(tài)se到sf最少經(jīng)過Q條邊,則在復雜網(wǎng)絡模型中節(jié)點ne和nf之間邊的權值為1/Q,其中Q≥1。

1-4.統(tǒng)計復雜網(wǎng)絡模型節(jié)點的權值在復雜網(wǎng)絡模型中,入邊表示某個函數(shù)被許多重要的方法調(diào)用,出邊表示多個重要的方法被某個函數(shù)調(diào)用。復雜網(wǎng)絡模型某節(jié)點的權值為該節(jié)點出邊和入邊加權求和。

1-5.獲得EFSM模型狀態(tài)的權值因為復雜網(wǎng)絡模型中節(jié)點是通過EFSM模型的狀態(tài)映射而來,所以EFSM中狀態(tài)的權值為復雜網(wǎng)絡模型中對應的節(jié)點的權值。

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