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公开(公告)号：CN107729241B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710945540.0
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种基于变异体分组的软件变异测试数据进化生成方法，目的是提高变异测试数据生成问题的效率。首先，基于变异体被杀死的可达性条件，将变异体分成若干组，使得每组包含相对较少的变异体，这样，就可以把杀死所有变异体的测试数据生成问题，转化为若干相对简单的子问题；然后，采用多种群进化算法对所建立的模型进行求解，每个子种群求解一个子优化问题；在求解的过程中，随着变异体不断被杀死，对整个优化问题逐步进行简化，进一步降低问题的求解难度。该方法可以降低变异测试数据生成问题的难度，提高变异测试的效率和可行性，因此，具有重要的理论意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN111459790A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201911343498.0
申请日：2019-12-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种基于遗传算法的消息传递接口程序分支覆盖测试套件生成方法，旨在针对消息传递接口程序高效生成覆盖所有分支的测试套件。具体步骤如下：(1)，基于收集覆盖信息的探针，定义最小归一化分支距离；(2)，基于定义的最小归一化分支距离，设计出目标函数；(3)，使用遗传算法生成进化个体，并基于设计的目标函数，计算这些个体的目标函数值，直到生成覆盖所有分支的测试套件或达到最大进化代数，终止算法。
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公开(公告)号：CN108549607A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810343192.4
申请日：2018-04-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种消息传递并行程序多路径覆盖测试数据协同进化生成方法，旨在针对消息传递并行程序高效生成覆盖多目标路径的测试数据。具体步骤如下：(1)为程序每一个调度序列下的每一条目标路径分别构建对应种群，种群中的个体为编码后的程序输入；(2)设计种群性能与个体性能评价指标；(3)使用遗传算法对各种群进化求解，在这一过程中通过个体迁移使得个体趋于向性能好的种群进行迁移；(4)根据每一代进化结果停止已覆盖目标路径对应种群的进化，直到生成覆盖所有目标路径的测试数据或达到最大进化代数，终止算法。
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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：CN108549607B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810343192.4
申请日：2018-04-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种消息传递并行程序多路径覆盖测试数据协同进化生成方法，旨在针对消息传递并行程序高效生成覆盖多目标路径的测试数据。具体步骤如下：(1)为程序每一个调度序列下的每一条目标路径分别构建对应种群，种群中的个体为编码后的程序输入；(2)设计种群性能与个体性能评价指标；(3)使用遗传算法对各种群进化求解，在这一过程中通过个体迁移使得个体趋于向性能好的种群进行迁移；(4)根据每一代进化结果停止已覆盖目标路径对应种群的进化，直到生成覆盖所有目标路径的测试数据或达到最大进化代数，终止算法。
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公开(公告)号：CN110276655A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910375357.0
申请日：2019-05-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明公布了基于匈牙利算法的众包平台新任务多目标推荐方法。众包平台运营的关键问题，是要高效地解决发布方提交的新任务。由于众包平台新任务在发布时可提供的信息有限，因此会发生用户选择的任务与用户能力不匹配等问题，因此需要相应的推荐方法向用户推荐合适的新任务。本发明首先给出评估用户完成新任务效率的方法，在此基础上建立了众包新任务推荐问题的数学模型，并利用匈牙利算法对模型进行求解。
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公开(公告)号：CN106095669A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610390006.3
申请日：2016-06-03
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3688
Abstract: 本发明研究并行程序的调度序列约简方法，期望基于已有的测试数据集，依约简后的调度序列执行程序，能够覆盖目标语句，从而减少程序执行的代价，提高并行程序测试的效率。所提方法的思想是：首先，基于调度序列与目标语句执行之间的关系，确定影响目标语句的调度序列；然后，根据目标语句执行的情况是否相同，将影响目标语句的调度序列分成若干等价类；最后，针对等价类中每一调度序列，计算两个性能指标值，并选择综合指标值最小的，作为约简之后的调度序列。当需要覆盖目标语句时，基于该调度序列执行被测程序。
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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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