[发明专利]一种多目标测试性优化的测试集确定方法及系统

说明书

本发明的目的是提供一种多目标测试性优化的测试集确定方法及系统，特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法技术领域，根据测试集和故障‑测试相关矩阵，确定优化测试集，进而确定测试资源种类和测试属性种类；根据优化测试集中的测试、测试资源种类和测试属性种类构建三维矩阵；分别构建每种测试属性对应的矩阵优化函数，得到矩阵优化函数组；构建决定矩阵；根据三维矩阵求解矩阵优化函数组，确定最优决定矩阵；根据最优决定矩阵进行测试性优化。通过将多种测试属性作为优化目标确定测试集，提高了测试性优化的合理性。将多种测试属性作为优化目标确定最优决定矩阵用于测试性优化，提高了测试性优化的合理性。

技术领域

本发明涉及专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法技术领域，特别是涉及一种多目标测试性优化的测试集确定方法及系统。

背景技术

测试性设计(Design for Testability，DFT)是指在产品设计过程中综合考虑所有的测试资源，在不同的测试对策(如机内测试(BIT，包括软件BIT和硬件BIT)、自动测试设备(ATE)和人工测试(MTE)等)下，通过周密的计划用最小的代价使产品获得充分的测试，并且确保测试结果具有较高置信度的一种设计方法。而测试性设计的重要工作之一就是测试集的确定问题。

目前，测试集的确定问题在不同测试策略下是分别考虑的，通常是机内测试设计完成后，产品的定型阶段才开始开展ATE和MTE设计。甚至机内测试与外部测试设备为两个部门分开设计，各自相互独立，缺乏综合，难以形成科学合理的分级测试，严重制约了产品的测试性设计水平。此外，在进行测试性优化设计时往往考虑了费用，并未全面考虑其他影响测试集选取的关键属性(比如可靠性、体积等)，优化方法不能适用于不同测试策略下的测试集选取，不能使产品测试效果达到最优。

发明内容

本发明的目的是提供一种多目标测试性优化的测试集确定方法及系统，将多种测试属性作为优化目标确定测试集，提高了测试性优化的合理性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种多目标测试性优化的测试集确定方法，包括：

获取设备的测试集和故障-测试相关矩阵；所述故障-测试相关矩阵用于描述设备的故障模式与测试之间的相关性；

根据所述故障-测试相关矩阵，对测试集进行优化处理，确定优化测试集；

根据故障-测试相关矩阵中的测试，确定测试资源种类和测试属性种类；

以优化测试集中的测试为x坐标，以测试资源种类为y坐标，以测试属性种类为z坐标，构建三维矩阵；

分别构建每种测试属性对应的矩阵优化函数，得到矩阵优化函数组；

构建决定矩阵；所述决定矩阵用于描述测试与测试资源的对应关系；

根据三维矩阵求解所述矩阵优化函数组，确定最优决定矩阵；

根据所述最优决定矩阵进行测试性优化。

可选的，所述测试资源种类包括软件机内测试、硬件机内测试、自动测试和人工测试；所述测试属性种类包括费用、可靠性和体积。

可选的，所述根据所述测试集和所述故障-测试相关矩阵，对测试集进行优化处理，确定优化测试集，具体包括：

分别确定所述故障-测试相关矩阵的行向量阵列和列向量阵列；

确定所述列向量阵列的任一真子集为待定优化列向量组；

确定所述待定优化列向量组的标识向量；所述标识向量为0-1矩阵；所述标识向量中的第j个元素为1时表示所述列向量组内包括所述列向量阵列中的第j个列向量；所述标识向量中的第j个元素为0时表示所述列向量组内不包括所述列向量阵列中的第j个列向量；