一种基于聚类和多种群遗传算法的软件测试数据生成方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110051670.6
IPC分类号：G06F11/36;G06N3/12
申请日期：
2021-01-14
申请人：
徐州工程学院

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于聚类和多种群遗传算法的软件测试数据生成方法
申请号	CN202110051670.6	申请日期	2021-01-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-30	公开/公告号	CN112732583A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F11/36 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F11/00 错误检测；错误校正；监控（在基于记录载体和传感器之间的相对运动而实现的信息存储中的错误检测、校正或监控所用的方法或装置入 G11B 20/18；监控，即，监控记录或重现的进程入G11B 27/36；静态存储中所用的方法或装置入G11C29/00）〔1，4，2006.01〕 G06F11/36 通过软件的测试或调试防止错误〔7〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;1;/;3;6;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	徐州工程学院	申请人地址	江苏省徐州市云龙区丽水路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	徐州工程学院	当前权利人	徐州工程学院
发明人	党向盈;鲍蓉;徐玮玮;阮少伟;申珅;厉丹
代理机构	徐州市三联专利事务所	代理人	陈帅

摘要

本发明公布了一种基于聚类和多种群遗传算法的软件测试数据生成方法，目的是将模糊聚类方法和遗传算法应用于软件测试中，提高软件缺陷检测的效率。首先，在弱变异测试准则下，基于统计分析计方法计算变异体之间的相似度和变异体的杀死难度，进而排序变异体；接着基于排序好的变异体序列，选择难杀死的变异体为聚类中心，模糊聚类变异体。然后，针对每个簇，建立基于分支覆盖约束的测试数据生成数学模型；最后，对于多个变异体簇，基于强变异测试准则，采用多种群遗传算法生成测试数据，其中对于每个簇中变异体，优先生成杀死聚类中心的变异体，聚类中心动态调整。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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