CN104572435A - 一种基于人工神经网络的测试用例选择方法 - Google Patents

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CN104572435A CN201310526552.1A CN201310526552A CN104572435A CN 104572435 A CN104572435 A CN 104572435A CN 201310526552 A CN201310526552 A CN 201310526552A CN 104572435 A CN104572435 A CN 104572435A
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王永生
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Abstract

本发明公开了一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，具有如下步骤：为测试用例建立先入先出队列，每个测试用例均不带有相关数据，且每个测试用例占用的资源量均在阈值范围之内；按均分法从所述的队列中依次调取队列中的测试用例，均分给多个处理机；记录每个处理机处理测试用例占用的时间；根据占用时间估计每个处理机的性能；以此作为人工神经网络的样本供负责分配测试用例的分配机进行学习，完成分配目标函数的确定。通过设立用例分配机制和多个并行的处理机，有效的将大量的测试用例进行了合理的分配，极大的节约了测试时间，解放了广大劳苦程序员众。而且采用的技术成熟可靠，十分适于大范围的推广和使用。

Description

一种基于人工神经网络的测试用例选择方法
技术领域
本发明涉及一种基于人工神经网络的测试用例选择方法。
背景技术
软件测试用例的运行，现在还停留在单线程处理的阶段，以方便实时管理，发现问题及时处理。但是在面临大量的测试用例时，单线程的处理耗时惊人，需要上百小时，对程序员的身心造成了巨大的损害。
发明内容
本发明针对以上问题的提出，而研制的一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，具有如下步骤：
-为测试用例建立先入先出队列，每个测试用例均不带有相关数据，且每个测试用例占用的资源量均在阈值范围之内；
-按均分法从所述的队列中依次调取队列中的测试用例，均分给多个处理机；
-记录每个处理机处理测试用例占用的时间；根据占用时间估计每个处理机的性能；以此作为人工神经网络的样本供负责分配测试用例的分配机进行学习，完成分配目标函数的确定；
-根据确定的分配目标函数，分配机为所述的多个处理机分配测试用例。
在所述的步骤“-记录每个处理机处理测试用例占用的时间；根据占用时间估计每个处理机的性能”中，有处理机超时处理某个测试用例；则判定当前处理机无法处理该测试用例，中断该测试用例的运行，将测试用例重新放回所述的队列中。
所述当判定全部处理机的性能后，将队列中的全部测试用例，按各处理机的性能分发给各处理机。
接收撤回的测试用例，综合评估各处理机的运算空闲，将撤回的测试用例发给运算空闲比较大的处理机。
所述的运算空闲为当前处理机完成已分配任务所需的时间。
由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，通过设立用例分配机制和多个并行的处理机，有效的将大量的测试用例进行了合理的分配，极大的节约了测试时间，解放了广大劳苦程序员众。而且采用的技术成熟可靠，十分适于大范围的推广和使用。
附图说明
为了更清楚的说明本发明的实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图
具体实施方式
为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
如图1所示：一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，主要包括如下步骤：
首先，为测试用例建立先入先出队列，每个测试用例均不带有相关数据，且每个测试用例占用的资源量均在阈值范围之内；
其次，按均分法从所述的队列中依次调取队列中的测试用例，均分给多个处理机；
然后，记录每个处理机处理测试用例占用的时间；根据占用时间估计每个处理机的性能；
最后，按处理机性能的优劣，分配测试用例。
在所述的步骤“-记录每个处理机处理测试用例占用的时间；根据占用时间估计每个处理机的性能”中，有处理机超时处理某个测试用例；则判定当前处理机无法处理该测试用例，中断该测试用例的运行，将测试用例重新放回所述的队列中。
所述当判定全部处理机的性能后，将队列中的全部测试用例，按各处理机的性能分发给各处理机。
接收撤回的测试用例，综合评估各处理机的运算空闲，将撤回的测试用例发给运算空闲比较大的处理机。
所述的运算空闲为当前处理机完成已分配任务所需的时间。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，具有如下步骤：
-为测试用例建立先入先出队列，每个测试用例均不带有相关数据，且每个测试用例占用的资源量均在阈值范围之内；
-按均分法从所述的队列中依次调取队列中的测试用例，均分给多个处理机；
-记录每个处理机处理测试用例占用的时间；根据占用时间估计每个处理机的性能；以此作为人工神经网络的样本供负责分配测试用例的分配机进行学习，完成分配目标函数的确定；
-根据确定的分配目标函数，分配机为所述的多个处理机分配测试用例。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，其特征还在于：
在所述的步骤“-记录每个处理机处理测试用例占用的时间；根据占用时间估计每个处理机的性能”中，有处理机超时处理某个测试用例；则判定当前处理机无法处理该测试用例，中断该测试用例的运行，将测试用例重新放回所述的队列中。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，其特征还在于：所述当判定全部处理机的性能后，将队列中的全部测试用例，按各处理机的性能分发给各处理机。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，其特征还在于：接收撤回的测试用例，综合评估各处理机的运算空闲，将撤回的测试用例发给运算空闲比较大的处理机。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工神经网络的测试用例选择方法，其特征还在于：所述的运算空闲为当前处理机完成已分配任务所需的时间。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110377511A (zh) * 2019-07-11 2019-10-25 河海大学 一种面向数据流的测试用例生成方法
CN112434808A (zh) * 2020-11-27 2021-03-02 杭州新州网络科技有限公司 全栈式的前向型神经网络深度学习系统安全分析与检测方法

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PB01 Publication
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