[发明专利]一种测试用例的生成方法和装置在审
申请号: | 201811037094.4 | 申请日: | 2018-09-06 |
公开(公告)号: | CN110879776A | 公开(公告)日: | 2020-03-13 |
发明(设计)人: | 魏乔 | 申请(专利权)人: | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 张一军;郭晗 |
地址: | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 测试 生成 方法 装置 | ||
1.一种测试用例的生成方法,其特征在于,包括:
基于被测代码参数的二元关系表示,得到测试用例集生成模型,所述二元关系表示指示任意两个被测代码参数的离散值所构成的离散值对是否需被包括在一测试用例中;
通过智能优化算法确定所述测试用例集生成模型的最优解,以得到第一测试用例集。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于被测代码参数的二元关系表示,得到测试用例集生成模型的步骤之前,包括:
通过对被测代码静态分析,判断所述被测代码的关键特征与测试需求文档中的代码关键特征是否比对一致,并在所述比对一致时读取所述被测代码参数的离散值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,读取所述被测代码参数的离散值的步骤之前,包括:
根据所述被测代码参数的取值规则以及所述被测代码的关键特征,生成所述被测代码参数的离散值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过智能优化算法确定所述测试用例集生成模型的最优解的步骤,包括:
通过模拟退火粒子群算法,确定所述测试用例集生成模型的最优解,其中包括:
第i+1代粒子的速度更新基于以下各项实现:第i代粒子的个体适应度值、第i代粒子速度、自我认知学习因子、社会认知学习因子、服从均匀分布的随机数、第i代粒子位置、全局最优值的替代值;
第i+1代粒子的位置更新基于以下各项实现:第i+1代粒子速度、第i代粒子位置;
其中,一个测试用例代表一个粒子。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过智能优化算法确定所述测试用例集生成模型的最优解,以得到第一测试用例集的步骤之后,包括:
利用所述第一测试用例集进行所述被测代码的测试,以得到返回码覆盖度;
在所述返回码覆盖度小于预设阈值时,根据补偿规则对所述第一测试用例集进行测试用例补偿,以得到第二测试用例集。
6.一种测试用例的生成装置,其特征在于,包括:
模型构建模块,用于基于被测代码参数的二元关系表示,得到测试用例集生成模型,所述二元关系表示指示任意两个被测代码参数的离散值所构成的离散值对是否需被包括在一测试用例中;
用例生成模块,用于通过智能优化算法确定所述测试用例集生成模型的最优解,以得到第一测试用例集。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括静态分析模块,用于:
通过对被测代码静态分析,判断所述被测代码的关键特征与测试需求文档中的代码关键特征是否比对一致。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括数据生成模块,用于:
根据所述被测代码参数的取值规则以及所述被测代码的关键特征,生成所述被测代码参数的离散值。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述用例生成模块还用于:
通过模拟退火粒子群算法,确定所述测试用例集生成模型的最优解,其中包括:
第i+1代粒子的速度更新基于以下各项实现:第i代粒子的个体适应度值、第i代粒子速度、自我认知学习因子、社会认知学习因子、服从均匀分布的随机数、第i代粒子位置、全局最优值的替代值;
第i+1代粒子的位置更新基于以下各项实现:第i+1代粒子速度、第i代粒子位置;
其中,一个测试用例代表一个粒子。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括用例补偿模块,用于:
利用所述第一测试用例集进行所述被测代码的测试,以得到返回码覆盖度;
在所述返回码覆盖度小于预设阈值时,根据补偿规则对所述第一测试用例集进行测试用例补偿,以得到第二测试用例集。
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