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公开(公告)号：CN102141958B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201110061538.X
申请日：2011-03-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公布了一种面向缺陷的路径覆盖测试数据进化生成方法，目的是使生成的测试数据更多地暴露目标路径中的缺陷，从而有效提高测试数据的质量。首先，以测试数据执行被测程序过程中发现的缺陷个数最多、缺陷的危险程度最大为目标，以测试数据必须穿越目标路径为约束，建立面向缺陷的路径覆盖测试数据生成问题的数学模型；然后，设计了解决该问题的约束多目标优化方法，使用遗传算法进化生成穿越目标路径同时能有效暴露缺陷的测试数据。本发明提出的方法解决了以往方法生成测试数据只是穿越目标路径，不能很好暴露目标路径中缺陷，尤其是一些小概率缺陷的问题；可用于白盒测试或回归测试的测试数据生成中，能大大提高软件测试的效力。
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公开(公告)号：CN103902457A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410155745.5
申请日：2014-04-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 基于协同进化的测试数据生成方法，旨在提供一种能够高效生成覆盖并行程序目标路径的测试数据自动生成方法，具体步骤如下：(1)建立测试数据生成问题的数学模型，将并行程序路径覆盖测试数据生成问题建模为一个单目标优化问题；(2)设计协同进化遗传算法求解上述模型。该方法根据进程路径与程序输入分量的相关性，将种群划分为多个子种群和一个合作团体群。每个子种群独立优化某一进程路径相关的部分输入分量。当进化到一定周期后，子种群的优良个体组合形成合作团体群的初始个体，用以优化完整的程序输入。当合作团体群进化到一定周期后，向子种群返回优良个体。通过合作团体群和子种群的交替协同进化，生成期望的测试数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102331966A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201110004891.4
申请日：2011-01-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明开发出一套面向路径的软件测试数据进化生成系统，该系统不仅能够根据用户选择的测试路径，使用遗传算法自动生成穿越目标路径的测试数据，而且在使用遗传算法生成测试数据的过程中，提供了多种可供选择的遗传算法个体编码方式、适应值计算方法、选择方式、交叉方式、变异方式等，方便用户根据不同类型的被测程序选择不同的测试数据生成方法，另外本系统还提供了传统随机法的测试数据生成方法作为对比，真正实现软件测试数据自动化生成。运用本发明系统，不仅使得软件测试效率的大大提高，也节约了软件开发的大量资源，更为国家相关计划和工程的可信软件研发提供了技术支持，促进我国软件业的发展。
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公开(公告)号：CN103559129B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310529188.4
申请日：2013-10-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种基于遗传算法的统计回归测试数据生成方法，旨在可以高效快速地生成覆盖目标路径的测试数据。具体步骤如下：(1)根据回归测试过程中的修改语句，确定相关输入变量；(2)对与修改语句相关输入变量的概率分布进行建模；(3)基于修改前程序中输入分量的部分概率分布及其扰动值形成初始种群；(4)根据设计的适应度函数，对种群中的每个个体计算其适应值；(5)根据计算出的个体适应值，判断目标函数是否找到最优解，若找到，则输出测试数据并转步骤6；否则，对个体进行变异操作，生成新个体并返回步骤4；(6)结合与修改语句不相关输入变量的概率分布，得到所有输入变量的概率分布；并基于该分布采样，生成测试数据。
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公开(公告)号：CN103995954A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410139373.7
申请日：2014-04-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种基于邻接矩阵的节点匹配模型及进化求解方法，目的当对关联网络进行综合分析时找出多重身份个体在不同网络中的节点对应关系，从而进行网络数据的挖掘。首先，建立了基于邻接矩阵的节点匹配模型，发明了两个网络匹配优劣的评价函数，从而把网络节点匹配问题转化为一个函数优化问题，从而简化问题；然后，给出了节点匹配问题的进化求解方法；最后，用三类常用的复杂网络进行匹配实验，从而揭示和检验本发明提出的方法的有效性。
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公开(公告)号：CN103559129A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310529188.4
申请日：2013-10-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种基于遗传算法的统计回归测试数据生成方法，旨在可以高效快速地生成覆盖目标路径的测试数据。具体步骤如下：(1)根据回归测试过程中的修改语句，确定相关输入变量；(2)对与修改语句相关输入变量的概率分布进行建模；(3)基于修改前程序中输入分量的部分概率分布及其扰动值形成初始种群；(4)根据设计的适应度函数，对种群中的每个个体计算其适应值；(5)根据计算出的个体适应值，判断目标函数是否找到最优解，若找到，则输出测试数据并转步骤6；否则，对个体进行变异操作，生成新个体并返回步骤4；(6)结合与修改语句不相关输入变量的概率分布，得到所有输入变量的概率分布；并基于该分布采样，生成测试数据。
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公开(公告)号：CN102141958A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201110061538.X
申请日：2011-03-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公布了一种面向缺陷的路径覆盖测试数据进化生成方法，目的是使生成的测试数据更多地暴露目标路径中的缺陷，从而有效提高测试数据的质量。首先，以测试数据执行被测程序过程中发现的缺陷个数最多、缺陷的危险程度最大为目标，以测试数据必须穿越目标路径为约束，建立面向缺陷的路径覆盖测试数据生成问题的数学模型；然后，设计了解决该问题的约束多目标优化方法，使用遗传算法进化生成穿越目标路径同时能有效暴露缺陷的测试数据。本发明提出的方法解决了以往方法生成测试数据只是穿越目标路径，不能很好暴露目标路径中缺陷，尤其是一些小概率缺陷的问题；可用于白盒测试或回归测试的测试数据生成中，能大大提高软件测试的效力。
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