[發明專利]一種軟件測試用例有序生成方法

有效

• 申請號: 202110051697.5
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN112699054B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 黨向盈;阮少偉;徐瑋瑋;鮑蓉;申珅;厲丹
• 申請（專利權）人: 徐州工程學院
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06N3/12
• 代理公司: 徐州市三聯專利事務所 32220
• 代理人: 陳帥

本發明公布了一種軟件測試用例有序生成方法，該方法區別于原有方法的特色在于，將模擬真實缺陷的變異體植入程序，作為程序的缺陷；基于變異體之間的殺死相關性選出重要變異體，并基于遺傳算法優先生成重要變異體的測試用例，有利于提高軟件缺陷檢測的效率；首先，基于弱變異測試準則采用統計分析的方法，計算變異體之間的殺死相關度和相關數目，并基于變異體之間的殺死相關度和相關數目，排序變異體；然后，基于強變異測試準則，采用遺傳算法有序生成測試數據；本方法深入研究變異體它們之間內在關聯，排序變異體，并采用遺傳算法有序生成測試數據，有利于高效生成缺陷檢測能力強的測試用例，對于變異測試在產業界的廣泛應用提供有益補充。

技術領域

本發明涉及計算機軟件測試領域，具體是一種軟件測試用例有序生成方法。

背景技術

軟件測試是保證軟件質量的重要手段，在諸多測試技術中，變異測試是一種面向程序缺陷的測試技術。為了進行變異測試，首先，對程序的某一語句做合乎語法的微小變動，一次微小的改動就是一個缺陷，帶有缺陷的程序，被稱為變異體。然后，用測試集中的測試用例考察是否能夠檢測出這些缺陷，通過這種方式，有助于評價測試數據集的質量。因此，軟件測試也常常用于輔助生成測試數據。

根據變異測試準則滿足的條件不同，變異測試分為強變異和弱變異測試兩種。對于強變異測試，如果相同的測試輸入，分別執行原程序和變異體，如果能從執行結果上區分某變異體和原程序，那么，認為該變異體基于強變異測試準則被殺死。如果能從執行狀態上區分某變異體和原程序，那么認為該變異體基于弱變異測試準則被殺死。

一個程序往往生成為數眾多的變異體，為了殺死這些變異體，也需要大量的測試用例；而且，為了生成有效的測試用例集，最大限度地殺死變異體，必須反復執行原程序和變異體，這增加了變異測試的成本，嚴重阻礙了其在軟件工程中的廣泛應用，因此，需要研究合適的方法，提高變異測試的效率。

為了減少變異測試執行代價，Papadakis等將個變異體轉化為個變異分支，并這些變異分支可以插入同一被測程序，形成一個新的被測，這樣一來，可以將原程序的弱變異測試問題，轉化為新程序的分支覆蓋問題。那么，一個測試數據只需要執行一次，通過判斷該測試數據是否覆蓋變異分支，判斷它們對應的變異體是否基于弱變異測試準則被殺死，這樣有利于大大降低變異測試的執行代價。

研究發現，在變異體集合中，每個變異體的重要程度是不一樣的。很多學者根據不同的測試要求，給予變異體的優先級也是不一樣的，比如基于變異算子重要性或變異體包含關系等。Hernandez等研究發現，優先殺死重要的變異體，既能使測試數據執行順序最優化，也能促進生成的測試集質量比較高。基于上面的研究成果，本發明選擇與其他變異體相關度比較高，并且相關數目比較多的變異體為重要變異體。那么，殺死該變異體的測試數據，可能殺死其它變異體概率比較大，數目比較多。

遺傳算法是一種受自然界生物進化和遺傳變異機制啟發產生的全局概率搜索方法，該算法特點是，不要求被優化的目標函數是連續的和可微的，且能在允許的時間內，找到復雜優化問題的滿意解，因此，該方法比較適用于變異測試用例生成。單種群遺傳算法的特點是對單個種群的進化個體實施遺傳操作，比如編碼、選擇、交叉、變異和解碼。

本方法深入研究變異體它們之間內在關聯，排序變異體，并采用遺傳算法有序生成測試數據，有利于高效生成缺陷檢測能力強的測試用例，對于變異測試在產業界的廣泛應用提供有益補充。

發明內容

為了解決現有技術中變異測試成本高，測試效率低的問題，本發明提供了一種軟件測試用例有序生成方法，克服現有軟件測試效率低下的問題，充分研究缺陷之間的關聯，選擇重要缺陷，優先生成測試用例，并采用遺傳算法能夠提高了測試用例生成的效率。

本發明采用的技術方案：一種軟件測試用例有序生成方法，其特征在于包括以下步驟：

S1：排序變異體；

S2：構建測試用例生成數學模型；