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[发明专利]基于语句占优关系的变异测试数据进化生成方法-CN202010008504.3有效
发明人：魏昌卿;姚香娟;巩敦卫;赵倩;赵晴 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了基于语句占优关系的变异测试数据进化生成方法。变异测试的关键问题之一是要在短时间内生成有效杀死变异体的测试数据。随着程序的规模和复杂程度的日益增加，在传统的变异测试准则下，需要同时运行被测程序和变异体，以检测变异体是否被杀死，这势必会影响变异测试效率。本文首先给出基于语句占优关系的变异测试准则，在此基础上建立了基于语句占优关系的变异测试数据生成问题的数学模型，并给出相应的进化优化求解方法。
基于语句占优关系变异测试数据进化生成方法

[发明专利]基于遗传算法的消息传递接口程序分支覆盖测试方法-CN201911343498.0有效
发明人：巩敦卫;孙百才;沈鑫;杜莹;潘峰;姚香娟;田甜 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于遗传算法的消息传递接口程序分支覆盖测试方法，旨在针对消息传递接口程序高效生成覆盖所有分支的测试套件。具体步骤如下：(1)，基于收集覆盖信息的探针，定义最小归一化分支距离；(2)，基于定义的最小归一化分支距离，设计出目标函数；(3)，使用遗传算法生成进化个体，并基于设计的目标函数，计算这些个体的目标函数值，直到生成覆盖所有分支的测试套件或达到最大进化代数，终止算法。
基于遗传算法消息传递接口程序分支覆盖测试方法

[发明专利]基于进化算法的并行程序测试路径选择方法-CN202110766603.2在审
发明人：巩敦卫;朱春旭;杜莹;孙百才;姚香娟;党向盈;田甜 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于进化算法的并行程序测试路径选择方法，旨在生成用于软件测试中具有代表性的并行程序路径。具体步骤如下：(1)，基于控制流图、dd图获取程序的基础路径集；(2)，基于定义的路径集覆盖难度和并行通信指标等涉目标函数，建立多目标优化模型(3)，使用基于NSGA‑II多目标进化算法，生成Pareto最优解集，之后选择其中包含边数最多的路径集作为目标路径集。
基于进化算法并行程序测试路径选择方法

[发明专利]一种基于多种群协同进化的变异测试数据生成方法-CN201811480651.X有效
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;申坤 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于多种群协同进化的变异测试数据生成方法，目的是针对难杀死的变异体，采用多种群协同进化遗传算法生成测试数据时，根据种群进化提供的信息，逐渐的缩减搜索域，以提高生成变异测试数据的效率。首先，基于变异语句的可达难度和涉及程序输入变量个数等指标，确定难杀死变异体；然后，建立基于路径覆盖约束的变异测试数据生成问题的数学模型，最后，针对难杀死变异体，采用多种群协同进化遗传算法，基于种群进化提供的信息，确定搜索域缩减的时机和策略，动态缩减搜索域，快速准确的生成变异测试数据。
一种基于多种协同进化变异测试数据生成方法

[发明专利]一种基于相关输入变量的软件测试用例进化生成方法-CN202110051669.3有效
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;姜代红;阮少伟;申珅;袁媛;徐玮玮;包季楠;袁偲朕 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于相关输入变量的软件测试用例进化生成方法，目的采用静态确定输入变量与变异分支相关性，缩减搜索域的范围，采用遗传算法高效生成具有缺陷检测能力的测试用例；该方法首先将确定变异体与输入变量的相关性，转化为可达变异分支的路径与输入变量的相关性，采用静态分析确定变异分支与输入变量的相关性；然后，建立变异测试用例生成数学模型，决策变量为相关输入变量；最后，利用遗传算法求解该模型，进化生成测试用例。
一种基于相关输入变量软件测试进化生成方法

[发明专利]基于分解多目标遗传算法的软件生态系统社区检测方法-CN202111239407.6在审
发明人： 姚香娟;赵倩;巩敦卫;柏先涛;杨梦怡;王思民;孙思雨;庄璇 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F8/70 文献下载
摘要：本发明公布了基于分解多目标遗传算法的软件生态系统社区检测方法。目前提出的多目标社区检测算法中，分解多目标遗传算法为该问题提出了一个高效的新思路。但是，算法局部搜索能力较差，应用于社区划分问题也需要多角度考虑具体的软件生态系统的社区结构特征。基于此，本章针对具体特征提出节点归属度函数作为社区检测问题模型的目标函数，并利用基于节点归属度函数的标签传播算法进行编码初始化，为算法提供一个高效的初始解。在此基础上，具体分析改进个体混合交叉策略，并融合模拟退火算子以提高算法的局部进化能力。
基于分解多目标遗传算法软件生态系统社区检测方法

[发明专利]一种基于相关输入变量的变异体分组方法-CN202110051668.9有效
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;姜代红;阮少伟;袁媛;申珅;徐玮玮;包季楠;袁偲朕 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于相关输入变量的变异体分组方法，目的通过动态策略判定变异体与输入分量的相关性，并基于相同输入变量分组变异体。该方法首先建立变异测试用例生成优化模型，设计适应值函数。然后，随机生成一些进化个体，作为基准测试数据，计算它的适应值；再对某一变量的值做很小的扰动，扰动后的值替换原变量的值，计算新测试数据的适应值；再通过比较扰动前、后对应的适应值变化，通过判定适应值与输入变量的相关性，判定变异体被杀死与输入变量的相关性；最后，建立变异体与输入分量相关矩阵，采取一定的策略分组变异体。
一种基于相关输入变量异体分组方法

[发明专利]消息传递并行程序多路径覆盖测试数据协同进化生成方法-CN201810343192.4有效
发明人：巩敦卫;王子鸣;姚香娟;田甜;孙百才;董南鹏;潘峰 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种消息传递并行程序多路径覆盖测试数据协同进化生成方法，旨在针对消息传递并行程序高效生成覆盖多目标路径的测试数据。具体步骤如下：(1)为程序每一个调度序列下的每一条目标路径分别构建对应种群，种群中的个体为编码后的程序输入；(2)设计种群性能与个体性能评价指标；(3)使用遗传算法对各种群进化求解，在这一过程中通过个体迁移使得个体趋于向性能好的种群进行迁移；(4)根据每一代进化结果停止已覆盖目标路径对应种群的进化，直到生成覆盖所有目标路径的测试数据或达到最大进化代数，终止算法。
消息传递并行程序路径覆盖测试数据协同进化生成方法

[发明专利]一种多任务软件测试用例进化生成方法-CN202110028394.1在审
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;姜代红;阮少伟;陈磊;厉丹;李子龙;包季楠;袁偲朕 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种多任务软件测试用例进化生成方法，目的依据变异分支与程序路径的可执行性，将变异测试问题转化为传统的覆盖路径测试问题，采用多任务并行方式高效生成具有缺陷检测能力的测试用例。首先静态分析变异分支与程序路径的执行相关性，将所属执行路径相同的变异分支分为同一组；然后，对多组变异分支建立基于路径覆盖的变异测试用例生成多任务优化模型；最后，利用多种群遗传算法求解该模型，采用多任务并行方式高效生成具有缺陷检测能力的测试用例。本发明将变异分支依所属路径进行分组，采用传统成熟的路径测试方法，有助于提高软件测试的效率，生成具有高缺陷检测能力的测试用例。
一种任务软件测试进化生成方法

[发明专利]一种基于搜索域缩减的软件测试用例进化生成方法-CN202110051667.4在审
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;姜代红;阮少伟;厉丹;陈磊;李子龙;包季楠;袁偲朕 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于搜索域缩减的软件测试用例进化生成方法，目的是动态确定输入变量与变异体的相关性，移除不相关输入变量相当于缩减搜索域，并采用遗传算法高效生成变异测试用例；该方法，首先建立变异测试用例生成优化模型，设计适应值函数，再基于适应值变化动态确定变异体与输入变量的相关性；然后，改进变异测试用例生成优化模型，决策变量为相关输入变量，建立基于相关输入变量的变异测试用例生成优化模型；最后，针对新模型，在相关输入变量形成的搜索域内，采用遗传算法高效生成测试用例。
一种基于搜索缩减软件测试进化生成方法

[发明专利]一种基于变异体分组的软件测试用例多种群进化生成方法-CN202110051666.X在审
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;姜代红;阮少伟;徐玮玮;陈磊;厉丹;包季楠;袁偲朕 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于变异体分组的软件测试用例多种群进化生成方法，目的是基于弱变异测试准则，动态确定输入变量与变异体相关性，并建立变异测试用例多任务优化模型；对于多组任务，采用多种群遗传算法，高效生成具有缺陷检测能力的测试用例。首先基于适应值变化确定变异体与输入变量的相关性，依据相同输入分量分组变异体；然后，建立基于相关输入变量的变异测试用例生成多任务优化模型；最后，为求解该模型，利用多种群遗传算法，以并行方式进化生成测试用例。
一种基于异体分组软件测试多种进化生成方法

[发明专利]一种基于多种群遗传算法的软件测试用例生成方法-CN202110028395.6在审
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;姜代红;阮少伟;徐玮玮;申珅;袁媛;包季楠;袁偲朕 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于多种群遗传算法的软件测试用例生成方法，目的依据相同输入分量分组变异分支，对于多个组的变异分支，采用多种群遗传算法并行高效生成具有高缺陷检测能力的软件测试用例。首先基于静态分析确定输入变量与变异分支，并基于相同相关输入分量分组变异分支；然后基于多个变异分支的组，构建多任务测试数据生成优化模型，以相关输入变量作为决策变量；最后，利用个体共享的多种群遗传算法，通过并行方式生成变异测试用例。本发明移除不相关变量，有助于减少搜索域；采用多种群遗传算法有利于，以并行方式处理测试用例生成，提高软件测试的效率。
一种基于多种遗传算法软件测试生成方法

[发明专利]一种基于变异体分组的软件变异测试数据进化生成方法-CN201710945540.0有效
发明人： 姚香娟;巩敦卫;王佩佩;党向盈;杨焱;施智敏;张功杰 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2017-10-12 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于变异体分组的软件变异测试数据进化生成方法，目的是提高变异测试数据生成问题的效率。首先，基于变异体被杀死的可达性条件，将变异体分成若干组，使得每组包含相对较少的变异体，这样，就可以把杀死所有变异体的测试数据生成问题，转化为若干相对简单的子问题；然后，采用多种群进化算法对所建立的模型进行求解，每个子种群求解一个子优化问题；在求解的过程中，随着变异体不断被杀死，对整个优化问题逐步进行简化，进一步降低问题的求解难度。该方法可以降低变异测试数据生成问题的难度，提高变异测试的效率和可行性，因此，具有重要的理论意义和实用价值。
一种基于异体分组软件变异测试数据进化生成方法

[发明专利]基于调度序列约简的并行程序测试方法-CN201610390006.3有效
发明人：巩敦卫;张晨;王子鸣;田甜;姚香娟;党向盈 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2016-06-03 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明研究并行程序的调度序列约简方法，期望基于已有的测试数据集，依约简后的调度序列执行程序，能够覆盖目标语句，从而减少程序执行的代价，提高并行程序测试的效率。所提方法的思想是：首先，基于调度序列与目标语句执行之间的关系，确定影响目标语句的调度序列；然后，根据目标语句执行的情况是否相同，将影响目标语句的调度序列分成若干等价类；最后，针对等价类中每一调度序列，计算两个性能指标值，并选择综合指标值最小的，作为约简之后的调度序列。当需要覆盖目标语句时，基于该调度序列执行被测程序。
基于调度序列并行程序测试方法

[发明专利]基于匈牙利算法的众包平台新任务多目标推荐方法-CN201910375357.0在审
发明人： 姚香娟;巩敦卫;施智敏;杨焱;党向盈;侯婷婷;魏昌卿;赵倩;赵晴 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公布了基于匈牙利算法的众包平台新任务多目标推荐方法。众包平台运营的关键问题，是要高效地解决发布方提交的新任务。由于众包平台新任务在发布时可提供的信息有限，因此会发生用户选择的任务与用户能力不匹配等问题，因此需要相应的推荐方法向用户推荐合适的新任务。本发明首先给出评估用户完成新任务效率的方法，在此基础上建立了众包新任务推荐问题的数学模型，并利用匈牙利算法对模型进行求解。
算法多目标关键问题平台运营数学模型用户能力用户推荐求解发布匹配评估

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