[發(fā)明專利]一種基于多種群遺傳算法的軟件無線電符合性測試方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010710102.8
• 申請日: 2020-07-22
• 公開（公告）號: CN111782544B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發(fā)明（設計）人: 唐麒;伍旭東;郭彪;王喆;魏急波;王杉
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06N3/12
• 代理公司: 湖南省國防科技工業(yè)局專利中心 43102
• 代理人: 馮青

1.一種基于多種群遺傳算法的軟件無線電符合性測試方法，包含以下步驟：

步驟一、對SCA規(guī)范集進行分析，確定測試用例執(zhí)行的前置條件、測試過程中引發(fā)的事件、測試用例執(zhí)行后對整個組件的影響，將需求測試抽象為event[condition]/action的標簽形式；

步驟二、構造抽象待測組件模型，抽象待測組件模型由一個需求測試列表和一個狀態(tài)變量表構成；

步驟三、構造測試序列，測試序列由多個需求測試構成，表示測試的執(zhí)行順序；

步驟四、構造測試序列集，構造測試序列，加入到測試序列集中，直到測試序列集能夠?qū)λ行枨鬁y試實現(xiàn)全覆蓋；

步驟五、采用基于集合的貪心算法，對測試序列集進行挑選，生成遺傳個體；

步驟六、重復上述二至五的步驟，直到生成足夠數(shù)量的個體；

步驟七、將個體分成n個子種群，每個子種群獨立進行遺傳操作，當達到迭代次數(shù)，進行子種群間的個體遷移；

步驟八、比較各種群中的個體，輸出最優(yōu)解。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于多種群遺傳算法的軟件無線電符合性測試方法，其特征在于，

所述event表示為測試引發(fā)的事件，condition為測試的前置條件，action為該測試對組件狀態(tài)造成的影響，任意字段均可為空。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于多種群遺傳算法的軟件無線電符合性測試方法，其特征在于，

采用基于集合的貪心算法進行挑選，具體為設置一個評估函數(shù)，每次挑選評估函數(shù)最大的測試序列，加入到新的測試序列集中，并更新余下測試序列的評估函數(shù)，反復這個過程，直到新的測試序列能夠?qū)崿F(xiàn)需求測試全覆蓋。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于多種群遺傳算法的軟件無線電符合性測試方法，其特征在于，

采用基于集合的貪心算法具體過程為：

測試序列執(zhí)行時間為構成該測試序列的所有需求測試的運行時間的總和，如公式(1)所示：

為測試序列集中每條測試序列設置一個評估函數(shù)：

公式(2)中，W_i為測試序列的適應度，是測試序列的執(zhí)行時間，req_i為該序列覆蓋到的測試需求集，C為當前已被覆蓋的測試需求集；

每次從該測試序列集中抽取評估函數(shù)最大的測試序列，加入到一個新的測試序列集中，并對原測試序列集的評估函數(shù)進行更新，直到新的測試序列集能夠?qū)π枨鬁y試實現(xiàn)全覆蓋，新的測試序列集將作為遺傳算法的個體。

5.據(jù)權利要求1所述的一種基于多種群遺傳算法的軟件無線電符合性測試方法，其特征在于，所述遺傳操作如下：

(1)采用錦標賽選擇法選擇新的子種群，每次隨機的從子種群中一定數(shù)目的個體，保留最好的個體；

(2)在新子種群中以等概率隨機挑選兩個個體進行交叉概率的判定，若不進行交叉，適應度高的個體直接進入下一代，交叉概率采用自適應概率：

公式(4)中k₁、k₂為經(jīng)驗常數(shù)，一般設置為0.9和0.6，f_max是當前種群中最大的適應度f’表示被選中進行交叉的兩個個體中適應度較大的那個；

(3)在進行交叉后，新子種群中所有個體進行變異概率判定，若發(fā)生變異，則從個體從抽取一定數(shù)量的測試序列，隨機抽取該測試序列中的某一需求測試，以此為變異點，進行前段測試序列重構或后段重構，變異概率采用自適應概率：

公式(5)中k₃、k₄為經(jīng)驗常數(shù)，一般設置為0.1和0.001，f_max是當前種群中最大的適應度f表示被選中進行交叉的兩個個體中適應度較大的那個；

(4)每相隔m代，各子種群進行子種群間的個體交流；

(5)重復迭代，直到達到最大迭代數(shù)。