-
公开(公告)号：CN113672508B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110944362.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于风险策略和多样性策略的Simulink测试方法，具体步骤包括：收集测试用例；对生成的测试用例进行处理：统计每个测试用例中出现的Simulink模块名以及出现的次数；对关键词向量进行建模：将所有测试用例中出现的Simulink模块名构成一个关键词词典，并记录每个关键词出现的次数，将出现次数低于设定阈值的关键词删除；构建关键词矩阵KV、风险向量RV以及距离矩阵DM；使用基于风险向量RV的风险策略Dan、基于距离矩阵DM的多样性策略Var、以及结合了上述两种策略的多样性风险混合策略VarDan对Simulink测试用例进行优先化排序。
-
公开(公告)号：CN114706762B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210272515.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的Simulink软件测试方法，分为两个部分：用例生成部分和用例测试部分；用例生成部分：①在测试用例库中选择一个初始模型，②将其状态特征输入至强化学习代理，③代理根据输入在动作库中选择模型下一步要执行的动作，④并将动作索引输出给模型，模型执行该动作。用例测试部分：⑤MATLAB对执行动作后的模型进行编译测试，⑥若编译不通过，则对编译错误进行修复，⑦对编译通过后的模型进行差分测试，⑧判断测试结果在功能上是否等价，若等价则认为没有发现bug，若存在差异，认为发现了bug，⑨基于测试结果，更新强化学习代理，使强化学习代理趋向于生成易触发bug的模型。
-
公开(公告)号：CN114706762A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210272515.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的Simulink软件测试方法，分为两个部分：用例生成部分和用例测试部分；用例生成部分：①在测试用例库中选择一个初始模型，②将其状态特征输入至强化学习代理，③代理根据输入在动作库中选择模型下一步要执行的动作，④并将动作索引输出给模型，模型执行该动作。用例测试部分：⑤MATLAB对执行动作后的模型进行编译测试，⑥若编译不通过，则对编译错误进行修复，⑦对编译通过后的模型进行差分测试，⑧判断测试结果在功能上是否等价，若等价则认为没有发现bug，若存在差异，认为发现了bug，⑨基于测试结果，更新强化学习代理，使强化学习代理趋向于生成易触发bug的模型。
-
公开(公告)号：CN113672508A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110944362.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于风险策略和多样性策略的Simulink测试方法，具体步骤包括：收集测试用例；对生成的测试用例进行处理：统计每个测试用例中出现的Simulink模块名以及出现的次数；对关键词向量进行建模：将所有测试用例中出现的Simulink模块名构成一个关键词词典，并记录每个关键词出现的次数，将出现次数低于设定阈值的关键词删除；构建关键词矩阵KV、风险向量RV以及距离矩阵DM；使用基于风险向量RV的风险策略Dan、基于距离矩阵DM的多样性策略Var、以及结合了上述两种策略的多样性风险混合策略VarDan对Simulink测试用例进行优先化排序。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.026 seconds)
