[发明专利]一种基于学习控制模型的软件测试方法

摘要

本发明提供一种基于学习控制模型的软件测试方法，学习控制策略是在策略控制的基础上，即当实现对测试期望值完全逼近时，表明参数的辨识结果已收敛于测试系统参数值，这时它已学会被测系统参数特性，让它学习另一输出状态时，经一次学习后即可与期望输出基本重合，这时学习控制的智能性被充分体现出来，因此在可回归测试的场合，学习控制的意义在于：先对系统进行学习，之后在实际运行过程中把学好的测试脚本直接加于系统，则一次即可实现测试用例快速测试，充分体现了学习控制的实用性。

主权项

1.一种基于学习控制模型的软件测试方法, 其特征在于所谓学习控制是指对于可重复性的被控对象，利用控制系统先前的控制经验，根据测量系统的实际输出和期望信号来寻求一个理想的输入特性曲线，使被控对象产生期望的运动，寻求的过程就是对被恐对象作反复训练的过程，也就是一个迭代学习控制的过程，学习控制用数学语言简单描述为：在有限的时间域内，给出被控对象期望响应，，寻求某种给定的，使其响应在某种意义上比有所改善，其中为寻找次数，如果时，，则称迭代学习控制收敛；若以表示软件某时刻测试缺陷，在不同时间点软件系统期望输出值，实际输出值为，表示每个测试过程中输入参数状态变量，表示每时刻选取作用在软件系统上控制策略，考虑到软件测试是一个不断回归循环往复的测试过程，并且第次回归的每个时间点上输出和行动都会影响下一个时间点输出，整个测试过程可以转换为一个迭代控制过程，整个测试过程由如下状态转移矩阵来描述：这里分别为维测试输入状态矢量和维控制矢量，为维外部测试不确定性随机干扰，考虑到软件测试是一个回归测试过程，每一次回归程序执行过程都是相同的，因此系统矩阵严格满足：这里为一次学习时间，为正整数，. 这样整个软件测试过程转化为一个标准状态转移矩阵空间问题；学习控制策略是在策略控制的基础上，即当实现对测试期望值完全逼近时，表明参数的辨识结果已收敛于测试系统参数值，这时它已学会被测系统参数特性，让它学习另一输出状态时，经一次学习后即可与期望输出基本重合，这时学习控制的智能性被充分体现出来，因此在可回归测试的场合，学习控制的意义在于：先对系统进行学习，之后在实际运行过程中把学好的测试脚本直接加于系统，则一次即可实现测试用例快速测试，充分体现了学习控制的实用性。