[发明专利]一种基于群智能优化算法的UML模型测试用例生成方法

说明书

本发明公开了一种基于群智能优化算法的UML模型测试用例生成方法，包括如下步骤：S101：考虑逻辑路径覆盖准则，尝试构造逻辑路径覆盖准则产生的测试路径集R的子集，并使之满足控制点覆盖准则和转换边覆盖准则；S102：在生成相应的测试场景后，根据测试路径所处环境及约束条件生成相应的测试用例；该算法能够在测试用例时避免发生空间爆炸问题，提高生成效率，能够显著提高软件质量。

技术领域

本发明涉及测试技术领域，尤其涉及一种基于群智能优化算法的UML模型测试用例生成方法。

背景技术

随着计算机技术和互联网技术的快速发展，计算机软件的应用已深入到各个方面，涵盖了国民经济的各个关键领域，软件的质量和可靠性的要求也越来越高。而软件测试是确保一个软件系统稳定可靠的必不可少的环节。在历史上常有出现由于软件测试不充分或不完备，使软件系统中存在的潜在问题不能及时发现，从而导致重大问题或者事故的案例。为此，进行充分和完备的软件测试十分重要。而在软件测试过程中，关键环节之一是测试用例的生成。由于把所有可能的执行路径都检查一遍的穷举测试是不可能的，因此，必须去寻找生成有限并且覆盖程度充分高的测试用例的方法。

传统的功能测试和结构测试基于已经编写的代码，而并非基于需求的定义。因此，这种测试方法不能够较早地发现软件系统的潜在问题，尤其是软件系统在需求上和设计上的问题。同时，在现代软件工程实践中，面向对象的开发已经成为主流。而UML模型作为面向对象技术的标准建模语言，在软件的需求分析与建模中得到了广泛应用。活动图作为用来描述事物或对象的活动变化流程的UML动态视图，可以对系统工作流进行建模、对工程组织过程进行建模，以及对具体的算法流程进行建模描述，在UML的建模中具有重要地位。但相应的，软件规模日益庞大，使得基于代码的测试非常困难，基于传统的UML模型测试用例生成容易遇到生成效率低、状态空间爆炸等问题。

发明内容

本方案针对上文提出的问题和需求，提出一种基于群智能优化算法的UML模型测试用例生成方法，由于采取了如下技术特征而能够实现上述技术目的，并带来其他多项技术效果。

本发明提出一种基于群智能优化算法的UML模型测试用例生成方法，

包括如下步骤：

S101：基于逻辑路径覆盖准则，构造逻辑路径覆盖准则产生的测试路径集R的子集，并使之满足控制点覆盖准则和转换边覆盖准则；

S1011：逻辑路径覆盖准则的路径生成；

对于一个给定的UML活动图G＝(V,E)，将其开始结点、结束结点、活动结点、分支结点都看作一个有向图的顶点，将其活动之间的转换看作一个有向图的有向边，于是可以根据活动图图G得出一个新的有向图G′，并在转换后的有向图中特殊标记原UML活动图开始结点vs和结束结点ve；

S1012：控制点覆盖准则的路径生成；

寻找测试路径集R的最小子集，使得测试路径集R中所有的路径所包含的顶点构成的集合与图G的顶点集G.V相等；

S1013：转换边覆盖准则的路径生成:

枚举路径覆盖的测试路径集R的所有子集，逐个判断每个子集中包含的所有路径是否满足给定的逻辑路径覆盖条件，若满足则将子集中包含的所有路径作为加入结果集R′；最终从R′中选取一个场景(路径)数最小的一个子集；

S102：在生成相应的测试场景后，根据测试路径所处环境及约束条件生成相应的测试用例；

S1021：路径重复度计算：

在测试路径选择过程中，通过直观对比已有路径和新路径的重复度方法，可确定个体的适应度，即两条路径上经过的相同节点越多，则说明这两条路径越接近，则个体适应度就越低，应该被淘汰；反之说明两条路径之间的差别越大，重复度越低，适应度就越高，应该被保留；