[發(fā)明專利]基于多目標群體智能的適應性隨機測試用例生成方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010633401.6 | 申請日： | 2020-07-04 |
| 公開（公告）號： | CN111813669B | 公開（公告）日： | 2023-10-13 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 毛澄映;溫林林 | 申請（專利權(quán)）人： | 毛澄映;溫林林 |
| 主分類號： | G06F11/36 | 分類號： | G06F11/36;G06N3/006 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 330032 江西省南昌市昌北經(jīng)*** | 國省代碼： | 江西;36 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 多目標 群體 智能 適應性 隨機 測試 生成 方法 | ||
1.一種基于多目標群體智能的適應性隨機測試用例生成方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1，通過程序給定的信息確定輸入域的范圍，隨機產(chǎn)生大小為N的種群
步驟2，根據(jù)多目標函數(shù)一——基于最小距離最大化的函數(shù)評估該種群
步驟3，根據(jù)多目標函數(shù)二——基于距離的信息熵的函數(shù)評估該種群
步驟4，根據(jù)多目標函數(shù)三——基于樣本差異的函數(shù)評估該種群
步驟5，根據(jù)NSGA-Ⅱ算法對種群進行選擇、交叉、變異操作；
步驟6，判斷是否達到演化搜索中止條件，若未達到中止條件則跳轉(zhuǎn)步驟2，否則輸出最優(yōu)解作為下一個測試用例并執(zhí)行該測試用例。
2.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟1的具體實現(xiàn)包括以下步驟：
步驟1.1，根據(jù)被測試程序給定的信息，確定輸入域的范圍以及維度；
步驟1.2，進行編碼，將一個測試用例作為一個染色體（個體），染色體上的基因?qū)獮闇y試用例對應維度上的數(shù)值，整個測試用例集為一個種群，此處種群大小N為20；
步驟1.3，通過隨機生成的方法將整個種群全部初始化。
3.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟2的具體實現(xiàn)包括如下步驟：
步驟2.1，判斷測試用例集T是否為空，如果為空則所有個體的適應度1均設(shè)置為0，并結(jié)束本函數(shù)，否則進入步驟2.2；
步驟2.2，如若集合T不為空，則計算種群中每一個個體與集合T中所有測試用例的最小距離，其中距離的計算公式為：
；
步驟2.3，將前
4.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟3的具體實現(xiàn)包括如下步驟：
步驟3.1，判斷測試用例集T的數(shù)量是否小于等于1，如果是則將所有個體的適應度2設(shè)置為0并結(jié)束本函數(shù)，否則進入步驟3.2；
步驟3.2，如若測試用例集中測試用例的數(shù)量大于1且小于常量
步驟3.3，根據(jù)步驟2.3中計算得到的前
，，
D為前
5.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟4的具體實現(xiàn)包括如下步驟：
步驟4.1，判斷測試用例集T的數(shù)量是否小于常量
步驟4.2，計算輸入空間劃分份數(shù)
，
步驟4.3，將輸入域空間的每一個維度劃分為
，
此處，D為子區(qū)域面積的大小，S為整個輸入域面積大小，
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