本方法提供了一種基于多目標(biāo)群體智能的適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試用例生成方法,屬于軟件測(cè)試領(lǐng)域中的適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試技術(shù)。本方法基本流程含六個(gè)步驟,包括計(jì)算基于最小距離最大化的適應(yīng)度、計(jì)算基于距離的信息熵的適應(yīng)度、計(jì)算基于樣本差異的適應(yīng)度、演化迭代、產(chǎn)生并執(zhí)行測(cè)試用例,最后迭代生成測(cè)試用例。本文還對(duì)eAR和FSCS?ART設(shè)計(jì)了模擬對(duì)比實(shí)驗(yàn)。針對(duì)目前已有的基于演化的適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試方法,以及啟發(fā)式的適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試方法,本發(fā)明所生成的測(cè)試用例具有更高的多樣性,更強(qiáng)的失效檢測(cè)能力。
聲明:
“基于多目標(biāo)群體智能的適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試用例生成方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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