本發(fā)明屬于電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法。

背景技術(shù)：

1、軟件測(cè)試是確保軟件系統(tǒng)質(zhì)量和穩(wěn)定性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的測(cè)試用例生成技術(shù)主要依賴手動(dòng)編寫或通過隨機(jī)生成算法自動(dòng)生成，但這些方法通常面臨著測(cè)試覆蓋率低、生成效率低以及無法應(yīng)對(duì)復(fù)雜邏輯場(chǎng)景的問題。如何提高測(cè)試用例的生成效率，并確保生成的測(cè)試用例能夠有效覆蓋系統(tǒng)的各類邊界情況和異常狀態(tài)，是當(dāng)前亟待解決的問題。

2、近年來，大模型在自然語言處理領(lǐng)域中展現(xiàn)出強(qiáng)大的生成能力，能夠輔助從系統(tǒng)文檔、代碼注釋等信息中生成測(cè)試用例。而粒子群算法是一種群體智能算法，擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的優(yōu)化問題，具有全局搜索能力，可以優(yōu)化測(cè)試用例的參數(shù)組合與執(zhí)行路徑。將大模型與粒子群算法相結(jié)合，能夠有效提升測(cè)試用例生成的質(zhì)量和效率，解決傳統(tǒng)測(cè)試用例生成方法中的不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法，利用大模型從被測(cè)系統(tǒng)的需求文檔、代碼注釋中提取語義信息，生成初步的測(cè)試用例模板；然后通過粒子群算法在參數(shù)空間進(jìn)行全局搜索，優(yōu)化測(cè)試用例的輸入?yún)?shù)組合與執(zhí)行路徑，確保覆蓋到更多的邊界情況和異常狀態(tài)。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法，包括：

4、步驟（1）、設(shè)計(jì)大語言模型需求分析模塊，用于基于大模型從自然語言需求描述和待測(cè)代碼片段中提取語義并生成初步測(cè)試用例模板：

5、步驟（2）、設(shè)計(jì)粒子群算法優(yōu)化模塊，用于基于粒子群算法對(duì)初步測(cè)試用例模板中的輸入?yún)?shù)組合及執(zhí)行路徑進(jìn)行全局搜索與優(yōu)化，生成優(yōu)化測(cè)試用例；

6、步驟（3）、設(shè)計(jì)自動(dòng)化測(cè)試執(zhí)行與反饋模塊，用于對(duì)優(yōu)化測(cè)試用例進(jìn)行執(zhí)行并反饋執(zhí)行結(jié)果。

7、進(jìn)一步的，所述步驟（1）包括：

8、步驟（1.1）、大模型基于待測(cè)代碼片段和自然語言描述雙模態(tài)數(shù)據(jù)，通過跨模態(tài)語義映射，提取系統(tǒng)的功能邏輯、測(cè)試目標(biāo)，結(jié)合具體裝備模型測(cè)試相關(guān)的關(guān)鍵術(shù)語、特殊函數(shù)、專家知識(shí)，對(duì)代碼中的順序結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)和循環(huán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，生成測(cè)試點(diǎn)，測(cè)試點(diǎn)包括觸發(fā)條件、觸發(fā)時(shí)機(jī)、樣式、功能邏輯、異常處理幾個(gè)類別；

9、步驟（1.2）、確定系統(tǒng)的輸入條件、輸出期望值、邊界條件，按照不同的測(cè)試策略設(shè)計(jì)測(cè)試用例模板，所述測(cè)試策略包括正向測(cè)試、負(fù)向測(cè)試、邊界測(cè)試，利用大模型提取的功能邏輯、測(cè)試目標(biāo)設(shè)計(jì)由測(cè)試點(diǎn)到測(cè)試用例模板的映射，生成初步測(cè)試用例模板，測(cè)試用例模板包含測(cè)試點(diǎn)、功能流程、測(cè)試步驟、邊界條件、潛在異常情況預(yù)期結(jié)果等，將生成的測(cè)試用例模板將作為輸入傳遞給步驟2中的粒子群算法優(yōu)化模塊，并對(duì)測(cè)試用例中的異常輸入條件進(jìn)行推導(dǎo)，確保測(cè)試用例的多樣性和覆蓋率；

10、進(jìn)一步的，所述步驟（2）包括：

11、步驟（2.1）、初始化粒子群算法優(yōu)化模塊，將所述初步測(cè)試用例模板轉(zhuǎn)化為粒子的初始位置，并加入多目標(biāo)約束條件；

12、步驟（2.2）、根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估每個(gè)粒子的適應(yīng)度，結(jié)合缺陷注入測(cè)試方法，模擬代碼片段中潛在的缺陷模式，評(píng)估每個(gè)初步測(cè)試用例模板的檢測(cè)效果，基于時(shí)間復(fù)雜度分析，對(duì)初步測(cè)試用例模板執(zhí)行所需的資源和時(shí)間進(jìn)行估算，重新生成每個(gè)粒子的適應(yīng)度；

13、步驟（2.3）、粒子群在迭代過程中通過自適應(yīng)慣性權(quán)重調(diào)整粒子的搜索范圍，每次迭代中，使用局部最優(yōu)和全局最優(yōu)引導(dǎo)策略，更新每個(gè)粒子的速度和位置，通過調(diào)整輸入?yún)?shù)和執(zhí)行路徑，動(dòng)態(tài)優(yōu)化初步測(cè)試用例模板的參數(shù)組合，并重新計(jì)算粒子的適應(yīng)度，在每若干次迭代后，對(duì)部分粒子進(jìn)行混沌擾動(dòng)，不斷迭代至達(dá)到收斂條件，找到全局最優(yōu)粒子，生成優(yōu)化測(cè)試用例。

14、進(jìn)一步的，所述步驟（3）包括：

15、步驟（3.1）、在被測(cè)系統(tǒng)中搭建測(cè)試環(huán)境并自動(dòng)化執(zhí)行優(yōu)化測(cè)試用例，記錄每個(gè)優(yōu)化測(cè)試用例的執(zhí)行路徑、輸入輸出結(jié)果及系統(tǒng)狀態(tài)變化，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，自動(dòng)捕捉異常狀態(tài)；

16、步驟（3.2）、根據(jù)優(yōu)化測(cè)試用例執(zhí)行的結(jié)果，對(duì)粒子的適應(yīng)度值進(jìn)行重新評(píng)估，使用缺陷覆蓋率動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)量和種類動(dòng)態(tài)更新適應(yīng)度值，并結(jié)合反饋結(jié)果，繼續(xù)進(jìn)行粒子群的迭代優(yōu)化，確保在每次迭代中均能夠逐步提升測(cè)試用例的質(zhì)量和覆蓋率；

17、步驟（3.3）、在系統(tǒng)版本更新或復(fù)雜度變化時(shí)，自動(dòng)調(diào)整優(yōu)化測(cè)試用例生成參數(shù)，確保生成的優(yōu)化測(cè)試用例始終適應(yīng)當(dāng)前系統(tǒng)的復(fù)雜度和需求變化。

18、本發(fā)明的有益效果在于：

19、本發(fā)明能夠有效生成高效的測(cè)試用例，覆蓋系統(tǒng)的各種功能和邊界情況，并通過反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)測(cè)試用例的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，確保系統(tǒng)測(cè)試的全面性和可靠性。

技術(shù)特征：

1.一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法，其特征在于，所述步驟（1）包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法，其特征在于，所述步驟（2）包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法，其特征在于，所述步驟（3）包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于大模型與粒子群算法的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法，所述方法包括：設(shè)計(jì)大語言模型需求分析模塊，通過利用大模型對(duì)軟件系統(tǒng)的需求文檔或代碼注釋進(jìn)行語義分析，生成初步的測(cè)試用例模板；設(shè)計(jì)粒子群算法優(yōu)化模塊，通過粒子群算法對(duì)測(cè)試用例的輸入?yún)?shù)組合與執(zhí)行路徑進(jìn)行全局優(yōu)化，以提升測(cè)試覆蓋率和缺陷檢測(cè)能力；設(shè)計(jì)自動(dòng)化測(cè)試執(zhí)行與反饋模塊，粒子群算法根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估測(cè)試用例的有效性，迭代優(yōu)化生成策略，并通過反饋機(jī)制調(diào)整測(cè)試用例。本發(fā)明能夠有效生成高效的測(cè)試用例，覆蓋系統(tǒng)的各種功能和邊界情況，并通過反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)測(cè)試用例的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，確保系統(tǒng)測(cè)試的全面性和可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：鄒孝付,米洋,陶飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京航空航天大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9