[发明专利]一种基于AP-PSO算法的组合测试用例生成方法

说明书

本发明公开了一种基于AP‑PSO算法的组合测试用例生成方法，属于软件测试领域。本发明包括：通过静态分析获得需覆盖的组合级；调整one‑test‑at‑a‑time策略，将随机选取一个组合改为构造一个优先级度量函数，对每个组合进行优先级度量，选取优先级最高的组合；采用自适应粒子群算法生成单条测试用例，以种群粒子优劣为依据对惯性权重进行自适应调整，对粒子的最大速度进行控制，采用离散化方式对每个粒子的速度进行取整运算，并使用反射墙策略对粒子位置进行边界处理，防止飞出有效的搜索空间。本发明可适用于不同覆盖强度的覆盖表生成，有效缩减了组合测试用例集的规模，并大幅度提升了组合测试用例的生成效率。

技术领域

本发明属于软件测试领域，具体涉及一种基于AP-PSO算法的组合测试用例生成方法。

背景技术

软件测试是软件工程中保证软件质量的至关重要的环节，理想的软件测试方法需要同时具有高错误检测能力、低成本消耗和广泛的适用性等特点。组合测试作为一种基于规约的软件测试方法，旨在从待测软件面临的庞大组合空间中，选取少量但有效的测试用例，生成覆盖程度高、揭错能力强的测试用例集。

粒子群算法作为一种较新的启发式搜索算法，具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，目前也被应用于该领域中。目前，在利用粒子群优化生成覆盖表的相关研究中，主要实现了两两组合覆盖测试用例生成，并未考虑更高覆盖力度以及交互力度不统一的情况。同时，参数的选取对算法性能有很大影响，绝大多数研究工作通常选取一组经验参数，没有考虑到参数选择在不同覆盖表上的特殊性。

因此，在粒子群算法具有良好的鲁棒性的前提下，将one-test-at-a-time策略和自适应粒子群算法相结合，根据粒子的优劣对惯性权重进行自适应调整，提出了一种可处理任意覆盖强度的组合测试用例生成方法。该算法能使该算法在覆盖表生成上具有更强的适用能力，在测试用例集规模和执行时间上均具有一定的优势。

发明内容

本发明的目的是对原始PSO算法进行改进，增加优先级度量函数和惯性权值的自适应调整策略，提供一种更加有效的组合测试用例生成方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：

定义：

测试用例——假设一个待测软件系统(SUT)受到n个独立因素的影响，这些因素形成一个有限集合F＝{f₁,f₂,…,f_k}，其中第i个因素f_i拥有l_i个可选取值，则其对应的有效取值集可表示为D_i＝{1,2,…,l_i}。那么，可以称n元组test＝(x₁,x₂,…,x_n)(x₁∈D₁,x₂∈D₂,…,x_n∈D_n)为SUT的一条测试用例。

固定力度覆盖表——CA(N；t,k,v)表示一个N×k的矩阵，每列可选取值个数为v，任意的N×t子矩阵包含了在v值域上的所有t元组。

可变力度覆盖表——VSCA(N；t,k,v,C)在CA(N；t,k,v)基础上，还满足包含一个或多个子矩阵C，并且C的覆盖强度大于t。

one-test-at-a-time策略：