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一种基于DE-TH算法的测试用例生成方法及系统

一种基于DE-TH算法的测试用例生成方法及系统

IPC分类号 : G06F11/36

申请号
CN202010394716.X
可选规格
  • 专利类型: 发明专利
  • 法律状态: 有权
  • 申请日: 2020-05-11
  • 公开号: CN112749082A
  • 公开日: 2021-05-04
  • 主分类号: G06F11/36
  • 专利权人: 长江大学

专利摘要

一种基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法的测试用例生成方法,其特征在于,包括: 对被测程序进行静态分析,提取所述被测程序的静态结构信息; 基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法和所述静态结构信息,生成测试新种群;包括: 基于所述静态结构信息初始化种群; 基于差分策略,实现种群的个体突变; 将父代个体与突变个体进行二项交叉;其中,父代个体和突变个体进行二项式交叉操作,生成试验个体ui,进而保持种群的多样性;当一个[0,1]之间的随机数小于等于交叉概率,或者当前维度索引等于一个随机产生的维度索引时,用vi,j来更新ui,j;否则,用xi,j更新ui,j;更新过程如下: 式中,ui,j表示第i个试验个体的第j维;vi,j表示第i个突变个体的第j维;xi,j表示第i个父代个体的第j维;CR表示交叉概率;jrand表示在第j维中随机产生的维度索引; 基于拓扑超立方体学习策略,充分利用当前最优个体信息进行迭代;其中,当满足一个跳转条件时,拓扑超立方体学习策略才被执行;对于一个D维的试验个体ui,拓扑超立方体学习THBL策略根据试验个体的每个维度中的当前数ui,j生成对立数 然后ui,j和 根据一个相同的搜索步长控制参数k产生 和 记Upj和Lowj是个体在第j维的上下限,和 的计算方法如下: 和 是一对对立数; 接着,拓扑超立方体学习THBL策略将ui的某些维度用它们的 和 中的其中 D D 一个来替换,就生成了一个新的点,而最后可以生成(4 ‑1)个新的点;把这(4 ‑1)个点和当D 前点都称为拓扑超立方体点,记为 l=1,2,...,4 .拓扑超立 方体点集合记为 然后,用到当前最优解xbest的曼哈顿距离最短的拓扑超立方体点 来更新当前点ui; 过程如下: 这里 式中,xbest,j是当前最优解的第j维; 是第l个拓扑超立方体点的第j维; 生成测试新种群; 在当前迭代完成后,将所述新种群解码为满足被测程序的测试用例集。 2.根据权利要求1所述的基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法的测试用例生成方法,其特征在于,在所述在当前迭代完成后,将所述新种群解码为满足被测程序的测试用例集后,所述方法还包括: 将所述测试用例集作为被测程序的数据输入,以检测所述被测程序的缺陷。 3.根据权利要求2所述的基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法的测试用例生成方法,其特征在于,在将所述测试用例集作为被测程序的数据输入,以检测所述被测程序的缺陷之后,所述方法还包括: 驱动被测程序并记录输出结果,同时更新路径覆盖信息和测试套件。 4.根据权利要求3所述的基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法的测试用例生成方法,其特征在于,在所述驱动被测程序并记录输出结果,同时更新路径覆盖信息和测试套件之后,所述方法还包括: 若判断所述拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法未达到了终止条件,则计算测试用例的适应度函数值,用贪婪选择机制来更新当前种群以生成下一代种群,否则,终止算法。 5.根据权利要求1所述的基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法的测试用例生成方法,其特征在于,所述对被测程序进行静态分析,提取所述被测程序的静态结构信息,包括: 提取测试数据的类型、范围参数以及被测程序中要进行测试的路径集合。 6.一种基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法的测试用例生成系统,其特征在于,包括: 静态分析模块,用于对被测程序进行静态分析,提取所述被测程序的静态结构信息; DE‑TH算法模块,用于基于拓扑超立方体学习策略的差分演化DE‑TH算法和所述静态结构信息,生成测试新种群;DE‑TH算法模块具体用于: 基于所述静态结构信息初始化种群; 基于差分策略,实现种群的个体突变; 将父代个体与突变个体进行二项交叉;其中,父代个体和突变个体进行二项式交叉操作,生成试验个体ui,进而保持种群的多样性;当一个[0,1]之间的随机数小于等于交叉概率,或者当前维度索引等于一个随机产生的维度索引时,用vi,j来更新ui,j;否则,用xi,j更新ui,j;更新过程如下: 式中,ui,j表示第i个试验个体的第j维;vi,j表示第i个突变个体的第j维;xi,j表示第i个父代个体的第j维;CR表示交叉概率;jrand表示在第j维中随机产生的维度索引; 基于拓扑超立方体学习策略,充分利用当前最优个体信息进行迭代;其中,当满足一个跳转条件时,拓扑超立方体学习策略才被执行;对于一个D维的试验个体ui,拓扑超立方体学习THBL策略根据试验个体的每个维度中的当前数ui,j生成对立数 然后ui,j和 根据一个相同的搜索步长控制参数k产生 和 记Upj和Lowj是个体在第j维的上下限,和 的计算方法如下: 和 是一对对立数; 接着,拓扑超立方体学习THBL策略将ui的某些维度用它们的 和 中的其中 D D 一个来替换,就生成了一个新的点,而最后可以生成(4 ‑1)个新的点;把这(4 ‑1)个点和当D 前点都称为拓扑超立方体点,记为 l=1,2,...,4 .拓扑超立 方体点集合记为 然后,用到当前最优解xbest的曼哈顿距离最短的拓扑超立方体点 来更新当前点ui; 过程如下: 这里 式中,xbest,j是当前最优解的第j维; 是第l个拓扑超立方体点的第j维; 生成测试新种群; 测试用例生成模块,用于在当前迭代完成后,将所述新种群解码为满足被测程序的测试用例集。 7.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5任一所述的方法。

一种基于DE-TH算法的测试用例生成方法及系统专利购买费用说明

专利买卖交易资料

Q:办理专利转让的流程及所需资料

A:专利权人变更需要办理著录项目变更手续,有代理机构的,变更手续应当由代理机构办理。

1:专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2:按规定缴纳著录项目变更手续费。

3:同时提交相关证明文件原件。

4:专利权转移的,变更后的专利权人委托新专利代理机构的,应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A:(1)直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,(2)通过代办处缴纳,(3)通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q:专利转让变更,多久能出结果

A:著录项目变更请求书递交后,一般1-2个月左右就会收到通知,国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。

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