本發(fā)明涉及軟件測(cè)試領(lǐng)域，特別涉及一種關(guān)于財(cái)務(wù)云平臺(tái)的成對(duì)組合測(cè)試用例生成方法。

背景技術(shù)：

軟件測(cè)試不僅成為軟件開(kāi)發(fā)的一個(gè)有機(jī)組成部分，而且在軟件開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)工程中占據(jù)著相當(dāng)大的比重。一般來(lái)講軟件是一個(gè)復(fù)雜的邏輯系統(tǒng)，其正常運(yùn)行受到多因素的影響，可簡(jiǎn)稱為軟件系統(tǒng)的輸入。對(duì)于一個(gè)具有n個(gè)查詢條件，每個(gè)查詢條件分別有a、b、c…個(gè)可選參數(shù)時(shí)，其組合數(shù)為a*b*c*…個(gè)，數(shù)量巨大，導(dǎo)致測(cè)試效率低下、成本高。而d.kuhn等人的研究表明，在某些系統(tǒng)中，大多數(shù)的導(dǎo)致軟件的失效是由少數(shù)參數(shù)取特定組合時(shí)引起的(發(fā)現(xiàn)超過(guò)70％的錯(cuò)誤是由某兩個(gè)參數(shù)的相互作用觸發(fā)的，超過(guò)90％的錯(cuò)誤是由3個(gè)以內(nèi)的參數(shù)互相作用而引發(fā)的)，這種錯(cuò)誤稱作組合錯(cuò)誤。因而人們提出了基于組合覆蓋的軟件測(cè)試方法，比較出名的便是測(cè)試用例生成工具aetg和pict，但當(dāng)參數(shù)較多時(shí)他們均無(wú)法保證生成的組合測(cè)試用例集最小化，隨著軟件測(cè)試技術(shù)的發(fā)展，組合測(cè)試用例集的生成便成為組合測(cè)試的關(guān)鍵性問(wèn)題,在不斷被改進(jìn)。為了財(cái)務(wù)云平臺(tái)系統(tǒng)中多參數(shù)輸入查詢測(cè)試的高效率實(shí)施，減小生成的組合測(cè)試用例集規(guī)模，提高測(cè)試用例的可重用性,提出了本發(fā)明，將各輸入?yún)?shù)根據(jù)重要程度給各參數(shù)的可能取值賦予權(quán)值，然后進(jìn)行組合測(cè)試用例生成得到帶優(yōu)先級(jí)排序的組合測(cè)試用例集。

此外在實(shí)際運(yùn)用組合測(cè)試用例集進(jìn)行組合測(cè)試時(shí)，財(cái)務(wù)云平臺(tái)系統(tǒng)的測(cè)試需求或系統(tǒng)本身發(fā)生變更，參數(shù)取值則進(jìn)行相應(yīng)的變更。例如：增加、刪除或變更：參數(shù)、參數(shù)值，繼而要重新生成組合測(cè)試用例集，來(lái)達(dá)到新系統(tǒng)下的覆蓋要求。用新參數(shù)取值生成的新組合測(cè)試用例集和原來(lái)的組合測(cè)試用例集差異較大，重新測(cè)試的代價(jià)相對(duì)較高。而事實(shí)上，舊系統(tǒng)下的測(cè)試用例集，往往有很大一部分可以在新系統(tǒng)下進(jìn)行重用，從而降低重新測(cè)試的代價(jià)。大多數(shù)已有的成對(duì)組合測(cè)試用例生成的流程都是在系統(tǒng)給定的情況下進(jìn)行，并沒(méi)有考慮系統(tǒng)變更后，如何進(jìn)行回歸組合測(cè)試的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是：提供一種關(guān)于財(cái)務(wù)云平臺(tái)的成對(duì)組合測(cè)試用例生成方法，在參數(shù)化系統(tǒng)發(fā)生變更后，在滿足新系統(tǒng)覆蓋要求的前提下，盡可能重用原系統(tǒng)下已有的測(cè)試用例，以減小新增的測(cè)試開(kāi)銷。

為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種關(guān)于財(cái)務(wù)云平臺(tái)的成對(duì)組合測(cè)試用例生成方法，由優(yōu)先級(jí)定義、測(cè)試用例生成算法及回歸測(cè)試過(guò)程中提高測(cè)試用例重用率三部分組成。其中：優(yōu)先級(jí)的定義包括優(yōu)先權(quán)值的計(jì)算與優(yōu)先組合模型，優(yōu)先權(quán)值指的是根據(jù)優(yōu)先級(jí)要素通過(guò)本發(fā)明提出的公式計(jì)算出某個(gè)參數(shù)的某個(gè)取值的優(yōu)先權(quán)值；優(yōu)先組合模型指的是有序覆蓋矩陣，即本發(fā)明所要求的測(cè)試用例集的數(shù)學(xué)模型。測(cè)試用例生成算法按照待測(cè)參數(shù)各取值的優(yōu)先權(quán)值生成有序測(cè)試用例集，最后在滿足新系統(tǒng)覆蓋要求的前提下，盡可能重用原系統(tǒng)下已有的測(cè)試用，生成新的測(cè)試用例集。

優(yōu)先權(quán)值計(jì)算影響因素有很多，主要有：

1)成本：修改代碼需要的代價(jià)，記為a

2)涉及代碼域：對(duì)系統(tǒng)代碼范圍的影響程度，記為b

3)距最近一次修改后時(shí)間間隔：新修改的參數(shù)急需重新測(cè)試，記為c

4)修改頻次：修改頻次大，出錯(cuò)概率大，記為d

5)用戶使用頻次：用戶使用頻次大，也是測(cè)試的關(guān)注點(diǎn)，記為e

將以上因素統(tǒng)一換作價(jià)值以統(tǒng)一單位，然后用δ1至δ5分別表示每個(gè)因素在總的優(yōu)先權(quán)值中的比例，均為0至1間的小數(shù)，且δ1+δ2+δ3+δ4+δ5＝1；

w表示某個(gè)參數(shù)取值的優(yōu)先權(quán)值，權(quán)值越高優(yōu)先級(jí)越高

w＝aδ1+bδ2+cδ3+dδ4+eδ5

給每個(gè)參數(shù)的每個(gè)取值賦予權(quán)值后，任意二元組的權(quán)值為二元組中兩取值的權(quán)值之和。利用有序覆蓋矩陣得到按照優(yōu)先級(jí)排列的成對(duì)組合測(cè)試用例。

具體注意事項(xiàng)：

1)測(cè)試用例的順序按優(yōu)先權(quán)值降序排列；

2)對(duì)這個(gè)測(cè)試集的任意前n個(gè)，它們的權(quán)值總和要盡可能的最大，即找不到另一個(gè)覆蓋數(shù)組，它的前n個(gè)測(cè)試用例的權(quán)值總和更大。

3)對(duì)應(yīng)本發(fā)明貪心算法的定義為：選取一個(gè)參數(shù)的取值，使得它與已經(jīng)固定的參數(shù)所組成的所有未被覆蓋的二元組的復(fù)合權(quán)值最大。

4)適應(yīng)度函數(shù)用于計(jì)算二元組的復(fù)合權(quán)值。

為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，采用的技術(shù)方案概述包括以下步驟：

(1)根據(jù)優(yōu)先級(jí)計(jì)算公式，計(jì)算出每個(gè)參數(shù)的優(yōu)先權(quán)值，求出由所有參數(shù)的取值組成的二元組及其復(fù)合權(quán)值，并將它們放入未被覆蓋的二元組集合，形成未覆蓋集；

(2)利用貪心算法，根據(jù)參數(shù)取值的優(yōu)先權(quán)值情況在未覆蓋集中挑選前n個(gè)作為候選測(cè)試用例,其中n為用戶自行設(shè)定值；

(3)利用遺傳算法，將步驟(2)所得候選測(cè)試用例編碼并進(jìn)行進(jìn)化操作；在遺傳算法停止后，將最優(yōu)個(gè)體挑出并加到測(cè)試用例集中，同時(shí)將未覆蓋集中被覆蓋的二元組刪去；若未覆蓋集未空且測(cè)試資源仍然允許測(cè)試更多的測(cè)試用例，則轉(zhuǎn)向步驟(2)，否則轉(zhuǎn)向步驟(4)；

(4)判斷是否在測(cè)試過(guò)程中有參數(shù)的變化，有則轉(zhuǎn)步驟(5)，沒(méi)有則轉(zhuǎn)步驟(8)；

(5)判斷已有測(cè)試用例可否重用，不可重用則拋棄，可重用則轉(zhuǎn)步驟(6)；

(6)將可重用的測(cè)試用例轉(zhuǎn)換為新系統(tǒng)下的新測(cè)試用例集；

(7)若未覆蓋集非空，則將新的未覆蓋集作為候選測(cè)試用例，則轉(zhuǎn)向步驟(3)，否則轉(zhuǎn)向步驟(8)；

(8)判斷測(cè)試資源是否能滿足更多測(cè)試用例，如果能，則轉(zhuǎn)步驟(2)，否則結(jié)束流程。

進(jìn)一步的，步驟(2)的具體實(shí)施步驟如下：

(21)從未覆蓋集中將權(quán)值前n大的二元組挑選出來(lái)，如果未覆蓋集中二元組個(gè)數(shù)不足n個(gè)，則全部選出；

(22)根據(jù)二元組確定候選測(cè)試用例的兩個(gè)參數(shù)的取值；

(23)對(duì)n個(gè)測(cè)試用例剩下的未固定的參數(shù)，依次按照貪心策略確定取值，最后得到候選測(cè)試用例。

進(jìn)一步的，步驟(3)的具體實(shí)施步驟如下：

(31)將在步驟(2)中得到的n個(gè)測(cè)試用例進(jìn)行編碼；

(32)利用適應(yīng)度函數(shù)求出這些測(cè)試用例的適應(yīng)度；若進(jìn)化次數(shù)足夠，則轉(zhuǎn)向步驟(36)，否則轉(zhuǎn)向步驟(33)；

(33)選取適應(yīng)度較高的個(gè)體和選擇適應(yīng)度較低的個(gè)體參加下一代的進(jìn)化過(guò)程；

(34)將步驟(33)選取的個(gè)體進(jìn)行單點(diǎn)交叉；

(35)對(duì)步驟(34)所得的個(gè)體隨機(jī)對(duì)序列中的某位做二進(jìn)制取反操作，轉(zhuǎn)向步驟(32)；

(36)選取適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體加入測(cè)試用例集中，并從未覆蓋集中刪去被覆蓋的二元組。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提供的綜合優(yōu)先級(jí)的成對(duì)組合測(cè)試方法和回歸測(cè)試用例生成法，采用優(yōu)先級(jí)的定義，通過(guò)貪心算法加遺傳算法，可以加速測(cè)試用例的生成，使得所得測(cè)試用例可以在有限資源情況下有效地測(cè)試系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)，降低測(cè)試用例生成成本，再加上在回歸測(cè)試過(guò)程中將原有測(cè)試用例集進(jìn)行判斷去掉多余用例增加新的用例覆蓋未被覆蓋的用例組合，可提高原有測(cè)試用例的重用性，進(jìn)一步降低測(cè)試用例生成成本。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明方法在實(shí)施例中的實(shí)現(xiàn)的總體流程圖；

圖2是本發(fā)明方法在實(shí)施例中貪心算法的流程圖；

圖3是本發(fā)明方法在實(shí)施例中遺傳算法的流程圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明在生成帶有優(yōu)先級(jí)的成對(duì)組合測(cè)試用例生成的同時(shí)考慮到參數(shù)在使用該測(cè)試用例過(guò)程中的變化導(dǎo)致測(cè)試用例的變化，盡量重用已有測(cè)試用例和按照原有方式生成新測(cè)試用例的方法來(lái)生成新的用例，其中已有的測(cè)試用例是在帶有優(yōu)先級(jí)的成對(duì)組合測(cè)試用例生成技術(shù)中針對(duì)原系統(tǒng)生成的。該方法的使用位于待測(cè)系統(tǒng)變更后進(jìn)行回歸測(cè)試的階段，可重用的測(cè)試用例加上新生成的測(cè)試用例構(gòu)成最終測(cè)試的測(cè)試用例集。

如圖1所示，本實(shí)施例提出的基于優(yōu)先級(jí)的成對(duì)組合測(cè)試方法分為以下步驟：

(1)對(duì)系統(tǒng)每個(gè)參數(shù)的每個(gè)取值進(jìn)行優(yōu)先影響因素的評(píng)估(為統(tǒng)一單位，評(píng)估價(jià)值)；然后根據(jù)發(fā)明內(nèi)容中的優(yōu)先權(quán)值計(jì)算公式求出每個(gè)參數(shù)取值的優(yōu)先權(quán)值；接著將各參數(shù)取值的組合列出并計(jì)算這些二元組的復(fù)合權(quán)值。

下面給出優(yōu)先模型設(shè)置具體操作：

設(shè)一個(gè)系統(tǒng)有m、k、q三個(gè)參數(shù)，其中，參數(shù)m有4個(gè)取值(m1、m2、m3、m4)，參數(shù)k有2個(gè)取值(k1、k2)，參數(shù)q有3個(gè)取值(q1、q2、q3)。給各參數(shù)賦予影響因素價(jià)值。

根據(jù)本發(fā)明所提出的公式可以計(jì)算出每個(gè)參數(shù)取值的優(yōu)先權(quán)值，公式如下

w＝aδ1+bδ2+cδ3+dδ4+eδ5

分別得到m1、m2、m3、m4、k1、k2、q1、q2、q3的優(yōu)先權(quán)值。

獲得每個(gè)參數(shù)取值的優(yōu)先權(quán)值后，將參數(shù)取值的組合和組合的權(quán)值求出，組合后的權(quán)值為兩個(gè)取值優(yōu)先權(quán)值的乘積；

對(duì)未覆蓋集合初始化，將所有二元組合放入其中。

(2)按照貪心算法，從未覆蓋集中根據(jù)參數(shù)取值的優(yōu)先權(quán)值情況求得n個(gè)候選測(cè)試用例，其算法流程如圖2所示，具體步驟如下，設(shè)n取9：

(21)從未覆蓋集中挑選權(quán)值前n大的二元組ti(若未覆蓋集中二元組個(gè)數(shù)不足n個(gè)，則全部選出)；

對(duì)未覆蓋集進(jìn)行降序排列，從未覆蓋集中挑選前n-1個(gè)權(quán)值最大的二元組

(22)根據(jù)二元組ti確定候選測(cè)試用例testi的中兩個(gè)參數(shù)的取值，即這n-1個(gè)二元組中的取值被固定，它們作為8(n-1＝8)個(gè)候選測(cè)試用例中確定的部分；

(23)對(duì)n個(gè)測(cè)試用例剩下的未固定的參數(shù)，按順序依次按照貪心策略確定取值，最后得到testi。

本發(fā)明的貪心策略是選取一個(gè)參數(shù)的取值，使得它與已經(jīng)固定的參數(shù)所組成的所有未被覆蓋的二元組的復(fù)合權(quán)值最大。例如，對(duì)于m4q1，缺少參數(shù)k的取值，故它可以和k1或k2組合。

若和k1組合，則它的復(fù)合權(quán)值為：

m4k1的權(quán)值+m4q1的權(quán)值+k1q1的權(quán)值＝l1

若和k2組合，則它的復(fù)合權(quán)值為：

k4k2的權(quán)值+m4q1的權(quán)值+k2q1的權(quán)值＝l2(l2>l1)

可以看出，若和k2組合，則復(fù)合權(quán)值更大，故選擇k2與其組合，產(chǎn)生一個(gè)候選測(cè)試用例m4k2q1。對(duì)每一個(gè)二元組都執(zhí)行這樣的操作即可獲得全部候選測(cè)試用例。

(3)按照遺傳算法，將步驟(2)所得候選測(cè)試用例編碼并進(jìn)行進(jìn)化操作，當(dāng)遺傳算法停止時(shí)，挑出最優(yōu)個(gè)體加入測(cè)試用例集中，并從未覆蓋集中刪去被覆蓋的二元組，遺傳算法流程如圖3，具體步驟如下；

(31)對(duì)步驟(2)得到的9個(gè)測(cè)試用例進(jìn)行編碼；

編碼需要根據(jù)參數(shù)取值個(gè)數(shù)來(lái)確定二進(jìn)制的位數(shù)。如參數(shù)m有4個(gè)取值、參數(shù)k有2個(gè)取值、參數(shù)q有3個(gè)取值，則參數(shù)m用位表示、參數(shù)k用1位表示、參數(shù)q用2位表示：假如參數(shù)q只有3個(gè)取值，編碼可以表示4個(gè)，故最后一個(gè)編碼默認(rèn)表示了優(yōu)先權(quán)值最大的那個(gè)取值。

(32)這里我們將一個(gè)測(cè)試用例的復(fù)合權(quán)值作為適應(yīng)度；若個(gè)體進(jìn)化次數(shù)足夠，則轉(zhuǎn)向步驟(36)；否則轉(zhuǎn)向步驟(33)；

步驟(33)選擇前60％比例的適應(yīng)度較高的個(gè)體，同時(shí)選取后20％比例的適應(yīng)度較低的個(gè)體參加下一代的進(jìn)化過(guò)程；

步驟(34)將步驟(33)選取的個(gè)體進(jìn)行單點(diǎn)交叉；

步驟(35)對(duì)步驟(34)所得的個(gè)體按概率p隨機(jī)對(duì)序列中的某位做二進(jìn)制取反操作。p為一個(gè)經(jīng)驗(yàn)量，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整；轉(zhuǎn)向步驟32)；

步驟(36)選取適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體加入測(cè)試用例集中，并從未覆蓋集中刪去被覆蓋的二元組。

例如我們通過(guò)第一輪遺傳算法得到的最優(yōu)個(gè)體是m4k2q1，則需要把它所包含的所有二元組從未覆蓋集中刪除，應(yīng)該刪除的二元組為m4k2、m4q1、k2q1。

(4)判斷是否有參數(shù)變化，有則轉(zhuǎn)步驟(5)，否則轉(zhuǎn)步驟(8)

(5)判斷已有測(cè)試用例可否重用，不可重用則拋棄，可重用則轉(zhuǎn)步驟(6)

(51)假設(shè)參數(shù)的變化為：減少參數(shù)值m4，則刪掉帶m4的參數(shù)組合(即刪掉不可重用的組合)

(52)假設(shè)參數(shù)的變化為：增加參數(shù)m5,則必產(chǎn)生含m5的二元組合為未覆蓋組合，將其編碼后算出其復(fù)合權(quán)值，將復(fù)合權(quán)值與原測(cè)試用例集中最小復(fù)合權(quán)值比較，若大于最小復(fù)合權(quán)值，則將該未被覆蓋的組合加入候選測(cè)試用例集。

其余參數(shù)變化情況，以此類推。

(6)將可重用的測(cè)試用例轉(zhuǎn)換為新系統(tǒng)下的新測(cè)試用例集；

(7)若未覆蓋集非空(比如新增參數(shù)，則未覆蓋集會(huì)有相應(yīng)的新增組合)則將新的未覆蓋集作為候選測(cè)試用例，則轉(zhuǎn)向步驟(3)；否則轉(zhuǎn)向步驟(8)；

(8)判斷測(cè)試資源是否能滿足更多測(cè)試用例，如果能，則轉(zhuǎn)步驟(2)，否則結(jié)束流程。

根據(jù)本發(fā)明得到的測(cè)試用例集，對(duì)系統(tǒng)中的參數(shù)逐一測(cè)試。由于在測(cè)試用例集中越靠前的測(cè)試用例其復(fù)合權(quán)值越大，故按照此測(cè)試用例順序測(cè)試可以確保系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)被測(cè)試，通過(guò)缺陷檢測(cè)率。

以上描述了本發(fā)明的基本原理和主要的特征，說(shuō)明書(shū)的描述只是說(shuō)明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。