[发明专利]一种测试用例的生成方法和装置

说明书

本发明公开了一种测试用例的生成方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：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。该实施方式能够针对整体测试用例集建模，模型求解时避免陷入局部最优，且能够得到准确的全局最优测试用例集，计算复杂度低。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种测试用例的生成方法和装置。

背景技术

当前大多的测试用例(指测试输入数据)都是测试人员手工编写，据统计设计测试用例所花费的时间占到整个测试生命周期的40％左右，随着自动化测试的深入推广，测试用例的设计占据的时间越发明显。因此为了提高测试的自动化程度，缩短测试生命周期，提高测试人员的工作效率，同时为了保证测试的有效性，高质高效测试用例的自动生成显得尤为重要。

测试用例自动生成方案，例如采用粒子群算法、贪心算法、遗传算法、蚁群算法等生成测试用例集，都存在一定的弊端。例如，粒子群算法在求解测试用例集的过程中容易陷入局部最优，而且当前粒子群的算法主要应用在对单个用例的求解中，忽略了对测试用例集整体的把控；贪心算法主要使用贪心策略寻找测试用例的一个可行解，虽然效率较高，但不能找到最优解；遗传算法需要对问题进行编码解码，计算复杂，并且容易陷入“早熟”(即算法过早陷入局部最优，很难跳出局部走向全局最优)。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

现有方案忽略了对测试用例集整体的把控，易陷入局部最优，无法得到准确的最优解，且计算复杂度高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种测试用例的生成方法和装置，能够针对整体测试用例集建模，模型求解时避免陷入局部最优，且能够得到准确的全局最优测试用例集，计算复杂度低。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种测试用例的生成方法。

一种测试用例的生成方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种测试用例的生成装置。