[發(fā)明專(zhuān)利]一種用于Simulink測(cè)試的測(cè)試用例優(yōu)先排序方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210557212.4
• 申請(qǐng)日: 2022-05-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115098358A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-09-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李輝;龔世豪;戚學(xué)欣;郭世凱
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 大連海事大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F11/36
• 分類(lèi)號(hào): G06F11/36;G06F8/41
• 代理公司: 大連東方專(zhuān)利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 李馨

1.一種用于Simulink測(cè)試的測(cè)試用例優(yōu)先排序方法，其特征在于包括：

利用測(cè)試用例隨機(jī)生成工具生成測(cè)試用例，通過(guò)差錯(cuò)檢測(cè)程序依次判斷每個(gè)測(cè)試用例是否能觸發(fā)Simulink差錯(cuò)，若能觸發(fā)Simulink差錯(cuò)，則將其標(biāo)記為差錯(cuò)用例；

統(tǒng)計(jì)每個(gè)測(cè)試用例中出現(xiàn)的Simulink模塊名、模塊出現(xiàn)的次數(shù)、子系統(tǒng)層數(shù)、僵尸塊比例以及相關(guān)的測(cè)試用例結(jié)構(gòu)信息；

利用已統(tǒng)計(jì)的測(cè)試用例信息計(jì)算每個(gè)測(cè)試用例的特征塊、復(fù)雜度以及僵尸塊比例三大類(lèi)特征；

構(gòu)建特征向量FV；

基于特征向量FV計(jì)算每?jī)蓚€(gè)測(cè)試用例之間的差異度，綜合僵尸塊比例和差異度對(duì)Simulink測(cè)試用例進(jìn)行優(yōu)先排序；

利用差分測(cè)試程序?qū)?yōu)先排序結(jié)果進(jìn)行測(cè)試。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述特征塊為測(cè)試用例中容易觸發(fā)差錯(cuò)的模塊，復(fù)雜度包含測(cè)試用例的大小度量、結(jié)構(gòu)度量、適應(yīng)性度量以及可靠性度量，僵尸塊比例是同時(shí)具有過(guò)程性活代碼和過(guò)程性死代碼屬性的模塊比例。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：將每個(gè)測(cè)試用例的三類(lèi)特征的值標(biāo)準(zhǔn)化后組成特征向量FV。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：基于特征向量FV計(jì)算測(cè)試用例兩兩之間的差異度，使用余弦相似度作為距離計(jì)算方式為

從而得到測(cè)試用例兩兩之間的差異度矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：基于僵尸塊比例和差異度對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行優(yōu)先排序：首先選擇僵尸塊比例最大的測(cè)試用例，將其放入優(yōu)化隊(duì)列SQ中，并從測(cè)試用例集TC中刪除該測(cè)試用例，從更新后的測(cè)試用例集TC中選擇僵尸塊比例最大的m個(gè)測(cè)試用例，構(gòu)成備選集合CQ，再利用差異度策略將備選集合CQ中與優(yōu)化隊(duì)列SQ所有測(cè)試用例差異度最大的測(cè)試用例放進(jìn)優(yōu)化隊(duì)列SQ中，同樣將該測(cè)試用例從測(cè)試用例集TC中刪除，重復(fù)上述操作，直到測(cè)試用例集長(zhǎng)度為0時(shí)為止。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：利用差分測(cè)試程序?qū)?yōu)先排序后的測(cè)試用例進(jìn)行測(cè)試，從而快速找到Simulink的差錯(cuò)。