CN116069673A - 仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116069673A CN116069673A CN202310354934.4A CN202310354934A CN116069673A CN 116069673 A CN116069673 A CN 116069673A CN 202310354934 A CN202310354934 A CN 202310354934A CN 116069673 A CN116069673 A CN 116069673A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- simulation application
- test case
- determining
- sequence
- flag bit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3672—Test management
- G06F11/3688—Test management for test execution, e.g. scheduling of test suites
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3672—Test management
- G06F11/3684—Test management for test design, e.g. generating new test cases
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本公开的实施例公开了仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:获取多个测试用例序列和仿真应用集合;对于仿真应用和测试用例序列,执行确定步骤:对测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列;设置标志位初始值;将调整测试用例序列输入至仿真应用,得到标志位更新值集合;确定与标志位初始值不同的数量与样本测试用例序列的数量的比值,得到比值结果;响应于确定比值结果小于等于预设阈值,将仿真应用集合的数量确定为并行仿真应用数量;响应于确定比值结果大于预设阈值,停止仿真应用的运行。该实施方式可以在保证仿真应用的运行效率和可信度的前提下,减少系统计算资源的浪费,提高仿真测试效率。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
自动驾驶技术需要大量的仿真验证作为道路验证的准入测试,仿真测试可以采用仿真应用的方式来进行,但是对于仿真应用的测试需要消耗大量的系统计算资源。对于仿真应用的运行进行控制,通常采用的方式为:在一台计算机上只运行一个仿真应用,需要提高检测效率时,通过增加物理计算资源的方式运行更多的仿真应用。
然而,发明人发现,当采用上述方式来控制仿真应用运行,经常会存在如下技术问题:
第一,由于通过增加物理计算资源的方式运行更多的仿真应用,导致系统计算资源的浪费和仿真测试效率的降低。
第二,由于为了提高对仿真应用的检测效率,设计大量的测试用例集,并且大量的测试用例集中对仿真应用进行随机测试,导致测试资源消耗较大,测试时间较长,进而导致仿真应用测试效率较低。
该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解,并因此,其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质,来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面,本公开的一些实施例提供了一种仿真应用运行控制方法,包括:获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,上述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,上述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与上述仿真应用集合之间存在一一对应关系;对于上述仿真应用集合中的每个仿真应用和与上述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列;设置上述仿真应用的标志位初始值;依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;确定上述标志位更新值集合中与上述标志位初始值不同的数量与上述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;响应于确定上述比值结果小于等于预设阈值,将上述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量;响应于确定比值结果大于上述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
第二方面,本公开的一些实施例提供了一种仿真应用运行控制装置,包括:获取单元,被配置成获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,上述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,上述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与上述仿真应用集合之间存在一一对应关系;执行单元,被配置成对于上述仿真应用集合中的每个仿真应用和与上述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列;设置上述仿真应用的标志位初始值;依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;确定上述标志位更新值集合中与上述标志位初始值不同的数量与上述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;响应于确定上述比值结果小于等于预设阈值,将上述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量;停止单元,被配置成响应于确定比值结果大于上述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
第三方面,本公开的一些实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,其上存储有一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面,本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果:本公开的一些实施例的仿真应用运行控制方法可以在保证仿真应用的运行效率和可信度的前提下,减少系统计算资源的浪费,提高仿真测试效率。具体来说,造成相关的系统计算资源和仿真测试效率降低的原因在于:由于通过增加物理计算资源的方式运行更多的仿真应用,导致系统计算资源的浪费和仿真测试效率的降低。基于此,本公开的一些实施例的仿真应用运行控制方法可以首先,获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,上述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,上述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与上述仿真应用集合之间存在一一对应关系。在这里,多个测试用例序列和仿真应用集合用于后续确定仿真应用的运行状态和数量。然后,对于上述仿真应用集合中的每个仿真应用和与上述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列。在这里,进行序列调整可以提高测试用例的测试效率。设置上述仿真应用的标志位初始值。在这里,设置标志位初始值便于确定仿真应用的运行状态。依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;确定上述标志位更新值集合中与上述标志位初始值不同的数量与上述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;响应于确定上述比值结果小于等于预设阈值,将上述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量。在这里,可以通过仿真应用的标志位值的变化确定仿真应用的运行状态,从而在保证仿真应用的运行效率和可信度的基础上,确定可以正确运行的仿真应用的最大数量,减少系统资源的浪费和仿真测试的效率。最后,响应于确定比值结果大于上述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。在这里,通过循环迭代的方式,在保证仿真应用的运行效率和运行结果可信度的基础上确定仿真应用的数量,实现了系统资源的最大利用率,减少了系统资源的浪费和提高了仿真测试的效率。由此可得,该仿真应用运行控制方法可以在保证仿真应用的运行效率和可信度的前提下,减少系统计算资源的浪费,提高仿真测试效率。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的仿真应用运行控制方法的一些实施例的流程图;
图2是根据本公开的仿真应用运行控制装置的一些实施例的结构示意图;
图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反,提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了根据本公开的仿真应用运行控制方法的一些实施例的流程100。该仿真应用运行控制方法,包括以下步骤:
步骤101,获取多个测试用例序列和仿真应用集合。
在一些实施例中,上述仿真应用运行控制方法的执行主体(例如,电子设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式来获取多个测试用例序列和仿真应用集合。其中,上述仿真应用集合中的每个仿真应用可以表征用于对测试用例序列进行测试的应用。例如,上述仿真应用可以是Multisim。上述测试用例序列中的测试用例可以是对仿真应用进行测试的测试方案。上述多个测试用例序列中的每个测试用例序列和上述仿真应用集合之间存在数量和顺序上的一一对应关系。一个仿真应用对应一个测试用例序列。例如,上述多个测试用例序列包括:第一测试用例序列和第二测试用例序列。上述仿真应用集合包括:第一仿真应用和第二仿真应用。第一测试用例序列可以是第一仿真应用的测试用例序列。第二测试用例序列可以是第二仿真应用的测试用例序列。上述测试用例序列可以是按照测试用例的撰写顺序进行排序的序列。
步骤102,对于仿真应用集合中的每个仿真应用和与仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:
步骤1021,对测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列。
在一些实施例中,上述执行主体可以对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列。其中,上述调整测试用例序列可以是对测试用例序列进行顺序调整得到的序列。
可选地,上述对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列,可以包括以下步骤:
第一步,对上述测试用例序列进行文本相似度运算,得到第一相似度矩阵。其中,上述第一相似度矩阵中的每个元素可以表征对应的两个测试用例的相似度。例如,上述第一相似度矩阵中的第i行第j列的元素可以表征测试用例i和测试用例j的相似度数值。
作为示例,上述执行主体可以首先,对上述测试用例序列进行文本预处理,得到测试用例文本信息集合。其中,文本预处理可以是去除上述测试用例序列中的数字、空格和测试用例中的注释字符的处理。然后,利用隐含狄利克雷分布模型,对上述测试用例文本信息集合进行主题建模,得到概率数值矩阵。其中,上述概率数值矩阵可以表征上述测试用例文本信息集合中的每个测试用例文本信息所属主题集合中每个主题的概率数值。上述主题集合中的主题可以是上述隐含狄利克雷分布模型依据测试用例包括的文本信息进行关键词提取,以及对上述关键词集合进行分类处理得到的主题。上述概率数值矩阵中的第i行第j列的元素可以表征第i个测试用例属于第j个主题的概述数值。例如,上述主题集合可以包括以下至少一项:等价类、判定表和边界值。最后,对上述概率数值矩阵中的每个行向量进行相似度运算,得到第一相似度矩阵。其中,上述相似度运算可以是基于欧式距离的相似度运算。
第二步,对上述测试用例序列进行语句覆盖相似度处理,得到第二相似度矩阵。其中,上述第二相似度矩阵中的元素可以表征对应的两个测试用例被测试时执行的测试语句的重合程度。上述语句覆盖相似度处理可以是对上述测试用例中的代码覆盖仿真应用的各个功能的代码语句的相似度处理。
作为示例,上述执行主体可以首先,确定上述测试用例序列中每个测试用例的测试语句集合。然后,利用杰卡德距离相似度,确定上述测试用例中任意两个测试用例的相似度,得到第二相似度矩阵。
第三步,对上述第一相似度矩阵和上述第二相似度矩阵进行加权运算,得到第三相似度矩阵。其中,上述第一相似度矩阵的权重可以为0.7。上述第二相似度矩阵的权重可以是0.3。
第四步,根据上述第三相似度矩阵,对上述测试用例序列进行聚类处理,得到多个测试用例类簇。其中,上述多个测试用例类簇中测试用例类簇的数目可以是依据DB指数(Davies-Bouldin Index)确定的数目。上述DB指数可以表征聚类的效果。DB指数越小聚类效果越好。
作为示例,上述执行主体可以利用层次聚类算法,根据上述第三相似度矩阵,对上述测试用例序列进行聚类处理,得到多个测试用例类簇。
第五步,对于上述多个测试用例类簇中的每个测试用例类簇,执行以下确定步骤:
第一子步骤,将上述测试用例类簇包括的测试用例,确定为簇内测试用例集合。
第二子步骤,确定上述簇内测试用例集合中每个簇内测试用例的特征向量,得到特征向量集合。其中,上述特征向量可以表征测试用例对仿真应用进行测试的属性特征。实践中,对上述簇内测试用例集合中的每个簇内测试用例进行特征提取,得到特征向量集合。
第三子步骤,将上述特征向量集合输入至缺陷预测分类模型,得到分类结果集合。其中,上述分类结果集合中的分类结果包括:分类类型和分类类型所对应的概率数值。上述分类类型包括:有缺陷和无缺陷。有缺陷可以表征测试用例对仿真应用进行测试的执行结果与预设执行结果不一致。上述预设执行结果可以是在测试用例执行之前预测的结果。例如,测试用例对仿真应用进行登录边界值测试时,预设执行结果为登录失败,而执行结果为登录成功,说明测试用例有缺陷。上述分类类型所对应的概率数值可以表征特征向量对应的测试用例是否为缺陷测试用例的概率数值。例如,上述特征向量集合包括:第一特征向量和第二特征向量。上述第一特征向量的分类类型可以是无缺陷和,与无缺陷对应的概率数值为0.8959。上述第二特征向量的分类类型可以是有缺陷,与有缺陷对应的概率数值为0.7895。上述缺陷预测分类模型可以是用于对上述簇内测试用例集合进行缺陷分类的模型。例如,上述缺陷预测分类模型可以是SVM(Support Vector Machine,支持向量机)模型。
第四子步骤,对上述分类结果集合中分类类型为有缺陷的簇内测试用例进行排序,得到簇内测试用例序列。其中,上述排序是对上述分类结果集合中分类类型为有缺陷的簇内测试用例对应的概率数值、按照从大到小的顺序进行的排序。
第五子步骤,确定上述分类结果集合中分类类型为无缺陷的测试用例到簇内聚类中心的距离数值,得到距离数值集合。其中,上述簇内聚类中心可以是上述测试用例类簇中位于中心位置的簇内测试用例。上述距离数值可以是欧式距离。
第六子步骤,对上述距离数值集合进行排序,得到距离数值序列。其中,上述排序可以是按照从小到大的顺序进行的排序。
第六步,根据所得到的多个簇内测试用例序列和多个距离数值序列,对上述多个测试用例类簇进行簇间排序,得到簇间测试用例序列。其中,上述簇间测试用例序列可以是多个测试用例类簇进行簇间排序得到的序列。上述簇间排序可以是按照每个测试用例类簇中分类类型为有缺陷的测试用例的数目、按照从大到小的顺序进行的排序。当多个测试用例类簇中包括具有相同数目的有缺陷的测试用例,则按照簇内测试用例序列中、位于初始位置的簇内测试用例、对应的概率数值进行从大到小的顺序进行簇间排序。当多个测试用例类簇中不包括有缺陷的测试用例,则按照距离数值集合中位于终止位置的距离数值、进行从大到小的排序进行簇间排序。
作为示例,上述执行主体可以首先,确定上述多个簇内测试用例序列中每个簇内测试用例中分类类型为有缺陷的簇内测试用例的数目,得到数目集合。其次,对上述数目集合进行排序,得到数目序列。其中,上述排序可以是按照从大到小的顺序进行的排序。再次,响应于确定多个测试用例类簇中包括具有相同数目的有缺陷的测试用例类簇集合,将对应的多个簇内测试用例序列中位于起始位置的测试用例的概率数值集合,确定为缺陷概率数据集合。其中,上述对应的多个簇内测试用例序列可以是具有相同数目的有缺陷的测试用例集合对应的多个簇内测试用例序列。接着,对上述缺陷概率数值集合进行簇间排序。其中,上述簇间排序可以是按照缺陷概率数值从大到小进行的排序。然后,响应于确定多个测试用例类簇中不包括有缺陷的测试用例类簇集合,确定对应的多个距离数值序列中位于终止位置的距离数值,得到缺陷距离数值。其中,上述对应的多个距离数值序列可以是与不包括有缺陷的多个测试用例类簇。最后,对上述缺陷距离数值进行簇间距离排序,得到簇间测试用例序列。其中,簇间距离排序可以是按照距离数值从大到小的顺序进行的簇间距离排序。
第七步,对上述簇间测试用例序列进行抽样调整,得到调整测试用例序列。其中,上述调整测试用例序列可以是对上述簇间测试用例进行抽样得到的测试用例序列。实践中,上述执行主体可以是首先,将多个测试用例类簇中分类类型为有缺陷的测试用例按照概率数值进行从大到小的排序,然后,对分类类型为无缺陷的多个测试用例类簇中的测试用例按照上述簇间测试用例序列的顺序依次从多个测试用例类簇中选取一个测试用例进行排序的抽样调整。
上述技术方案及其相关内容作为本公开的实施例的一个发明点,解决了背景技术提及的技术问题二“由于为了提高对仿真应用的检测效率,设计大量的测试用例集,并且大量的测试用例集中对仿真应用进行随机测试,导致测试资源消耗较大,测试时间较长,进而导致仿真应用测试效率较低。”。导致仿真应用测试效率较低的因素往往如下:由于为了提高对仿真应用的检测效率,设计大量的测试用例集,导致测试用例集中存在大量冗余测试用例,进而导致仿真应用测试效率较低。如果解决了上述因素,就能达到提高仿真应用测试效率的效果。为了达到这一效果,本公开首先,对上述测试用例序列进行文本相似度运算,得到第一相似度矩阵。在这里,进行文本相似度运算,从静态文本的角度考虑测试用例对仿真应用的测试的相似性,有利于提高后续对测试用例序列的优化效果。其次,对上述测试用例序列进行语句覆盖相似度处理,得到第二相似度矩阵。在这里,进行语句覆盖相似度处理,从动态语句覆盖角度考虑测试用例对仿真应用的测试相似性,有利于提高后续对测试用例序列的优化效果。再次,对上述第一相似度矩阵和上述第二相似度矩阵进行加权运算,得到第三相似度矩阵。在这里,从静态文本和动态覆盖语句角度出发,可以更全面的评估测试用例的相似性,有利于提高后续聚类处理的准确度。接着,根据上述第三相似度矩阵,对上述测试用例序列进行聚类处理,得到多个测试用例类簇。在这里,进行聚类处理有利于将相似性的测试用例划分到同一个类簇中,便于更快的识别仿真应用存在的缺陷。随后,对于上述多个测试用例类簇中的每个测试用例类簇,执行以下确定步骤:将上述测试用例类簇包括的测试用例,确定为簇内测试用例集合。确定上述簇内测试用例集合中每个簇内测试用例的特征向量,得到特征向量集合。将上述特征向量集合输入至缺陷预测分类模型,得到分类结果集合。在这里,利用缺陷预测分类模型预测簇内测试用例中存在的缺陷,可以加快对仿真应用中存在的缺陷的识别,从而提高检测效率。对上述分类结果集合中分类类型为有缺陷的簇内测试用例进行排序,得到簇内测试用例序列。确定上述分类结果集合中分类类型为无缺陷的测试用例到簇内聚类中心的距离数值,得到距离数值集合。对上述距离数值集合进行排序,得到距离数值序列。然后,根据所得到的多个簇内测试用例序列和多个距离数值序列,对上述多个测试用例类簇进行簇间排序,得到簇间测试用例序列。在这里,对多个测试用例类簇进行簇内排序和簇间排序可以将具有缺陷的测试用例排在前面,有利于更快的识别出仿真应用的缺陷,提高测试用例的检测速率和减少对测试资源的消耗。最后,对上述簇间测试用例序列进行抽样调整,得到调整测试用例序列。在这里,通过对多个测试用例类簇进行抽样调整,可以提高对仿真应用缺陷检测的速率,提高检测效率和减少对测试资源的消耗。由此,通过融合聚类算法和缺陷预测对测试用例序列进行序列调整,基于聚类算法可有效提高测试效率,选择相似性度量方法度量测试用例之间的距离,采用聚类算法对测试用例进行划分确定多个测试用例类簇的排列顺序,采用SVM模型基于测试用例所覆盖的代码特征进行缺陷预测,并将预测结果指导簇间排序,可以让更有可能检测到仿真应用的缺陷的测试用例优先执行,从而可以提高测试效率、减少对测试资源的消耗和缩短测试周期。
步骤1022,设置仿真应用的标志位初始值。
在一些实施例中,上述执行主体可以设置上述仿真应用的标志位初始值。其中,上述标志位初始值可以表征仿真应用的运行状态的初始值。实践中,仿真应用的标志位初始值可以是真值。
步骤1023,依次将调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至仿真应用,以确定仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合。
在一些实施例中,上述执行主体可以依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合。其中,上述标志位更新值可以表征仿真应用运行上述测试用例的运行状态的更新值。例如,上述标志位更新值可以是真值,也可以是假值。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,上述依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合,可以包括以下步骤:
第一步,对于上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例,执行以下确定步骤:
子步骤1,确定上述调整测试用例中的传感器数据序列中任意相邻两个传感器数据输入至上述仿真应用的第一时间间隔数值。其中,上述传感器数据可以是传感器接收的数据。上述任意相邻两个传感器数据可以是上述传感器数据序列中任意两个传感器数据依次输入至上述仿真应用的数据。上述第一时间间隔数值可以是上述传感器数据序列中任意相邻两个传感器数据依次输入至上述仿真应用的时间的差值。
子步骤2,响应于确定上述第一时间间隔数值不位于第一预设时间间隔范围内,确定上述标志位更新值。例如,上述第一预设时间间隔范围可以是传感器数据序列中任意相邻两个传感器数据输入至上述仿真应用的传感器额定时间的百分之八十至百分之一百二十范围。上述传感器额定时间可以是15秒。上述标志位更新值可以是假值。
可选地,在上述依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合之后,上述执行主体还可以执行以下步骤:
第一步,对于上述标志位更新值集合中的每个标志位更新值,执行以下停止步骤:
子步骤1,响应于确定上述标志位更新值和上述标志位初始值不同,重新将上述标志位更新值对应的调整测试用例输入至上述仿真应用中进行测试,得到上述调整测试用例对应的标志位测试值。其中,上述标志位测试值可以表征测试用例重新测试上述仿真应用时,仿真应用的运行状态的测试值。
子步骤2,响应于确定上述标志位测试值与上述标志位初始值不同,并且上述标志位测试值与上述标志位初始值不同的连续次数大于等于预设测试阈值,停止运行上述仿真应用。其中,上述预设测试阈值可以是3。
可选地,在上述响应于确定上述第一时间间隔数值不位于第一预设时间间隔范围内,确定上述标志位更新值之后,上述执行主体还可以执行以下步骤:
第一步,响应于确定上述第一时间间隔数值位于上述第一预设时间间隔范围内,确定上述传感器数据序列对应的传输校验位。其中,上述传输校验位可以表征上述传感器数据序列传输完整性的检验位。实践中,上述执行主体可以通过奇偶检验算法,响应于确定上述第一时间间隔数值位于上述第一预设时间间隔范围内,确定上述传感器数据序列对应的传输校验位。
第二步,响应于确定上述传输校验位表征传输错误,确定上述标志位更新值。其中,上述传输错误可以表征上述传感器数据序列未完整输送至上述仿真应用。上述标志位更新值可以是假值。
可选地,在上述响应于确定上述传输校验位表征传输错误,确定上述标志位更新值之后,上述执行主体还可以执行以下步骤:
第一步,响应于确定上述传输校验位表征传输正确,确定上述调整测试用例中的定位数据序列中任意相邻两个定位数据输入至上述仿真应用的第二时间间隔数值。其中,上述传输正确可以表征上述传感器数据序列输入至上述仿真应用的数据是完整的数据序列。上述任意相邻两个定位数据可以是上述定位数据序列中任意两个定位数据依次输入至上述仿真应用的数据。上述第二时间间隔数值可以是上述定位数据序列中相邻两个定位数据依次输入至上述仿真应用的时间差值。
第二步,响应于确定上述第二时间间隔数值不位于第二预设时间间隔范围内,确定上述标志位更新值。其中,上述第二预设时间间隔范围可以是上述定位数据序列中任意相邻两个定位数据输入至上述仿真应用的定位额定时间的两倍范围内。例如,上述定位额定时间可以是30秒。上述标志位更新值可以是假值。
可选地,在上述响应于确定上述第二时间间隔数值不位于第二预设时间间隔范围内,确定上述标志位更新值之后,上述执行主体还可以执行以下步骤:
第一步,响应于确定上述第二时间间隔数值位于上述第二预设时间间隔范围内,确定上述调整测试用例中的感知障碍物数据序列中任意相邻两个感知障碍物数据输入至上述仿真应用的第三时间间隔数值。其中,上述任意相邻两个感知障碍物数据可以是上述感知障碍物数据序列中任意两个感知障碍物数据依次输入至上述仿真应用的数据。上述第三时间间隔数值可以是上述感知障碍物数据序列中相邻两个感知障碍物数据依次输入至上述仿真应用的时间的差值。
第二步,响应于确定上述第三时间间隔数值不位于第三预设时间间隔范围内,确定上述标志位更新值。上述第三预设时间间隔范围可以是上述感知障碍物数据序列中任意相邻两个感知障碍物数据输入至上述仿真应用的感知额定时间的百分之八十至百分之一百二十范围内。例如,上述感知额定时间可以是20秒。上述标志位更新值可以是假值。
可选地,在上述响应于确定上述第三时间间隔数值不位于第三预设时间间隔范围内,确定上述标志位更新值之后,上述执行主体还可以执行以下步骤:
第一步,响应于确定上述第三时间间隔数值位于上述第三预设时间间隔范围内,确定上述传感器数据序列、上述定位数据序列和上述感知障碍物数据序列输入至上述仿真应用的时间差值,得到时间差值集合。其中,上述时间差值集合包括:上述感知障碍物数据序列输入上述仿真应用的时间与上述定位数据序列输入上述仿真应用的时间的差值、上述定位数据序列输入上述仿真应用的时间与上述传感器数据序列的差值。
第二步,分别确定上述传感器数据序列、上述定位数据序列和上述感知障碍物数据序列输入至上述仿真应用的传感器时间周期、定位时间周期和感知时间周期。其中,上述传感器时间周期可以是上述传感器数据序列中的第一个传感器数据至最后一个传感器数据输入至上述仿真应用的时间周期。上述定位时间周期可以是上述定位数据序列中的第一个定位数据至最后一个定位数据输入至上述仿真应用的时间周期。上述感知时间周期可以是上述感知障碍物数据序列中第一个感知障碍物数据至最后一个感知障碍物数据输入至上述仿真应用的时间周期。
第三步,从上述传感器时间周期、上述定位时间周期和上述感知时间周期中筛选出时间周期最大的时间周期,作为目标时间周期。上述目标时间周期可以是上述传感器时间周期、上述定位时间周期和上述感知时间周期中时间周期最大对应的时间周期。
第四步,响应于确定上述时间差值集合中的每个时间差值均位于上述目标时间周期内,确定上述标志位更新值。其中,上述标志位更新值可以是真值。
步骤1024,确定标志位更新值集合中与标志位初始值不同的数量与调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果。
在一些实施例中,上述执行主体可以确定上述标志位更新值集合中与上述标志位初始值不同的数量与上述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果。
步骤1025,响应于确定比值结果小于等于预设阈值,将仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量。
在一些实施例中,上述执行主体可以响应于确定上述比值结果小于等于预设阈值,将上述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量。其中,上述并行仿真应用数量可以是可以并行运行的仿真应用数量的最大值。
步骤103,响应于确定比值结果大于预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
在一些实施例中,上述执行主体可以响应于确定比值结果大于上述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果:本公开的一些实施例的仿真应用运行控制方法可以在保证仿真应用的运行效率和可信度的前提下,减少系统计算资源的浪费,提高仿真测试效率。具体来说,造成相关的系统计算资源和仿真测试效率降低的原因在于:由于通过增加物理计算资源的方式运行更多的仿真应用,导致系统计算资源的浪费和仿真测试效率的降低。基于此,本公开的一些实施例的仿真应用运行控制方法可以首先,获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,上述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,上述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与上述仿真应用集合之间存在一一对应关系。在这里,多个测试用例序列和仿真应用集合用于后续确定仿真应用的运行状态和数量。然后,对于上述仿真应用集合中的每个仿真应用和与上述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列。在这里,进行序列调整可以提高测试用例的测试效率。设置上述仿真应用的标志位初始值。在这里,设置标志位初始值便于确定仿真应用的运行状态。依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;确定上述标志位更新值集合中与上述标志位初始值不同的数量与上述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;响应于确定上述比值结果小于等于预设阈值,将上述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量。在这里,可以通过仿真应用的标志位值的变化确定仿真应用的运行状态,从而在保证仿真应用的运行效率和可信度的基础上,确定可以正确运行的仿真应用的最大数量,减少系统资源的浪费和仿真测试的效率。最后,响应于确定比值结果大于上述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。在这里,通过循环迭代的方式,在保证仿真应用的运行效率和运行结果可信度的基础上确定仿真应用的数量,实现了系统资源的最大利用率,减少了系统资源的浪费和提高了仿真测试的效率。由此可得,该仿真应用运行控制方法可以在保证仿真应用的运行效率和可信度的前提下,减少系统计算资源的浪费,提高仿真测试效率。
进一步参考图2,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种仿真应用运行控制装置的一些实施例,这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应,该仿真应用运行控制装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图2所示,一种仿真应用运行控制装置200包括:获取单元201、执行单元202和停止单元203。其中,获取单元201被配置成:获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,上述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,上述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与上述仿真应用集合之间存在一一对应关系。执行单元202被配置成:对于上述仿真应用集合中的每个仿真应用和与上述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列;设置上述仿真应用的标志位初始值;依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;确定上述标志位更新值集合中与上述标志位初始值不同的数量与上述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;响应于确定上述比值结果小于等于预设阈值,将上述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量。停止单元203被配置成:响应于确定比值结果大于上述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
可以理解的是,仿真应用运行控制装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此,上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于仿真应用运行控制装置200及其中包含的单元,在此不再赘述。
下面参考图3,其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如,电子设备)300的结构示意图。图3示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示,电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中,还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
通常,以下装置可以连接至I/O接口305:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307;包括例如磁带、硬盘等的存储装置308;以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置,也可以根据需要代表多个装置。
特别地,根据本公开的一些实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中,该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装,或者从存储装置308被安装,或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时,执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(Hyper Text TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,上述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,上述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与上述仿真应用集合之间存在一一对应关系;对于上述仿真应用集合中的每个仿真应用和与上述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:对上述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列;设置上述仿真应用的标志位初始值;依次将上述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至上述仿真应用,以确定上述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;确定上述标志位更新值集合中与上述标志位初始值不同的数量与上述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;响应于确定上述比值结果小于等于预设阈值,将上述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量;响应于确定比值结果大于上述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括获取单元、执行单元和停止单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,获取单元还可以被描述为“获取多个测试用例序列和仿真应用集合的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开的实施例中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种仿真应用运行控制方法,包括:
获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,所述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,所述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与所述仿真应用集合之间存在一一对应关系;
对于所述仿真应用集合中的每个仿真应用和与所述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:
对所述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列;
设置所述仿真应用的标志位初始值;
依次将所述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至所述仿真应用,以确定所述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;
确定所述标志位更新值集合中与所述标志位初始值不同的数量与所述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;
响应于确定所述比值结果小于等于预设阈值,将所述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量;
响应于确定比值结果大于所述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述依次将所述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至所述仿真应用,以确定所述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合之后,所述方法还包括:
对于所述标志位更新值集合中的每个标志位更新值,执行以下停止步骤:
响应于确定所述标志位更新值和所述标志位初始值不同,重新将所述标志位更新值对应的调整测试用例输入至所述仿真应用中进行测试,得到与所述调整测试用例对应的标志位测试值;
响应于确定所述标志位测试值与所述标志位初始值不同,并且所述标志位测试值与所述标志位初始值不同的连续次数大于等于预设测试阈值,停止运行所述仿真应用。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述依次将所述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至所述仿真应用,以确定所述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合,包括:
对于所述调整测试用例序列中的每个调整测试用例,执行以下确定步骤:
确定所述调整测试用例中的传感器数据序列中任意相邻两个传感器数据输入至所述仿真应用的第一时间间隔数值;
响应于确定所述第一时间间隔数值不位于第一预设时间间隔范围内,确定所述标志位更新值。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,在所述响应于确定所述第一时间间隔数值不位于第一预设时间间隔范围内,确定所述标志位更新值之后,所述方法还包括:
响应于确定所述第一时间间隔数值位于所述第一预设时间间隔范围内,确定所述传感器数据序列对应的传输校验位;
响应于确定所述传输校验位表征传输错误,确定所述标志位更新值。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,在所述响应于确定所述传输校验位表征传输错误,确定所述标志位更新值之后,所述方法还包括:
响应于确定所述传输校验位表征传输正确,确定所述调整测试用例中的定位数据序列中任意相邻两个定位数据输入至所述仿真应用的第二时间间隔数值;
响应于确定所述第二时间间隔数值不位于第二预设时间间隔范围内,确定所述标志位更新值。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,在所述响应于确定所述第二时间间隔数值不位于第二预设时间间隔范围内,确定所述标志位更新值之后,所述方法还包括:
响应于确定所述第二时间间隔数值位于所述第二预设时间间隔范围内,确定所述调整测试用例中的感知障碍物数据序列中任意相邻两个感知障碍物数据输入至所述仿真应用的第三时间间隔数值;
响应于确定所述第三时间间隔数值不位于第三预设时间间隔范围内,确定所述标志位更新值。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,在所述响应于确定所述第三时间间隔数值不位于第三预设时间间隔范围内,确定所述标志位更新值之后,所述方法还包括:
响应于确定所述第三时间间隔数值位于所述第三预设时间间隔范围内,确定所述传感器数据序列、所述定位数据序列和所述感知障碍物数据序列输入至所述仿真应用的时间差值,得到时间差值集合;
分别确定所述传感器数据序列、所述定位数据序列和所述感知障碍物数据序列输入至所述仿真应用的传感器时间周期、定位时间周期和感知时间周期;
从所述传感器时间周期、所述定位时间周期和所述感知时间周期中筛选出时间周期最大的时间周期,作为目标时间周期;
响应于确定所述时间差值集合中的每个时间差值均位于所述目标时间周期内,确定所述标志位更新值。
8.一种仿真应用运行控制装置,包括:
获取单元,被配置成获取多个测试用例序列和仿真应用集合,其中,所述仿真应用集合中的每个仿真应用用于对测试用例序列进行测试的应用,所述多个测试用例序列中的每个测试用例序列与所述仿真应用集合之间存在一一对应关系;
执行单元,被配置成对于所述仿真应用集合中的每个仿真应用和与所述仿真应用对应的测试用例序列,执行以下确定步骤:对所述测试用例序列进行序列调整,得到调整测试用例序列;设置所述仿真应用的标志位初始值;依次将所述调整测试用例序列中的每个调整测试用例输入至所述仿真应用,以确定所述仿真应用的标志位更新值,得到标志位更新值集合;确定所述标志位更新值集合中与所述标志位初始值不同的数量与所述调整测试用例序列中调整测试用例的数量的比值,得到比值结果;响应于确定所述比值结果小于等于预设阈值,将所述仿真应用集合中仿真应用的数量确定为并行仿真应用数量;
停止单元,被配置成响应于确定比值结果大于所述预设阈值,停止仿真应用的运行,以及从仿真应用集合中去除仿真应用,得到去除后仿真应用集合作为仿真应用集合,再次执行确定步骤。
9.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310354934.4A CN116069673B (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310354934.4A CN116069673B (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116069673A true CN116069673A (zh) | 2023-05-05 |
CN116069673B CN116069673B (zh) | 2023-06-13 |
Family
ID=86170145
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310354934.4A Active CN116069673B (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116069673B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050154573A1 (en) * | 2004-01-08 | 2005-07-14 | Maly John W. | Systems and methods for initializing a lockstep mode test case simulation of a multi-core processor design |
CN110598280A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-20 | 杭州友电科技有限公司 | 一种设备仿真系统和方法、计算机可读存储介质 |
US20220091967A1 (en) * | 2020-09-22 | 2022-03-24 | International Business Machines Corporation | Test case selection |
CN114417563A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-29 | 杭州爱芯元智科技有限公司 | 多核机制的仿真方法、装置和电子设备 |
CN114996076A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-09-02 | 北京联盛德微电子有限责任公司 | 一种用于芯片仿真的遍历型用例验证方法、系统及电子设备 |
CN115437960A (zh) * | 2022-10-20 | 2022-12-06 | 中国农业银行股份有限公司 | 回归测试用例排序的方法、装置、设备和存储介质 |
-
2023
- 2023-04-06 CN CN202310354934.4A patent/CN116069673B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050154573A1 (en) * | 2004-01-08 | 2005-07-14 | Maly John W. | Systems and methods for initializing a lockstep mode test case simulation of a multi-core processor design |
CN110598280A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-20 | 杭州友电科技有限公司 | 一种设备仿真系统和方法、计算机可读存储介质 |
US20220091967A1 (en) * | 2020-09-22 | 2022-03-24 | International Business Machines Corporation | Test case selection |
CN114417563A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-29 | 杭州爱芯元智科技有限公司 | 多核机制的仿真方法、装置和电子设备 |
CN114996076A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-09-02 | 北京联盛德微电子有限责任公司 | 一种用于芯片仿真的遍历型用例验证方法、系统及电子设备 |
CN115437960A (zh) * | 2022-10-20 | 2022-12-06 | 中国农业银行股份有限公司 | 回归测试用例排序的方法、装置、设备和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116069673B (zh) | 2023-06-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107992596B (zh) | 一种文本聚类方法、装置、服务器和存储介质 | |
AU2019203208B2 (en) | Duplicate and similar bug report detection and retrieval using neural networks | |
US11488055B2 (en) | Training corpus refinement and incremental updating | |
CN109614625B (zh) | 标题正文相关度的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115277261B (zh) | 基于工控网络病毒的异常机器智能识别方法、装置、设备 | |
CN115269786B (zh) | 可解释的虚假文本检测方法、装置、存储介质以及终端 | |
CN111738290B (zh) | 图像检测方法、模型构建和训练方法、装置、设备和介质 | |
CN113591998A (zh) | 分类模型的训练和使用方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN111339290A (zh) | 一种文本分类方法和系统 | |
CN116069673B (zh) | 仿真应用运行控制方法、装置、电子设备和介质 | |
CN110826616A (zh) | 信息处理方法及装置、电子设备、存储介质 | |
Al-Johany et al. | Prediction and Correction of Software Defects in Message-Passing Interfaces Using a Static Analysis Tool and Machine Learning | |
CN111859985B (zh) | Ai客服模型测试方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113887101A (zh) | 网络模型的可视化方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113807391A (zh) | 任务模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110968690B (zh) | 词语的聚类划分方法和装置、设备以及存储介质 | |
US10769334B2 (en) | Intelligent fail recognition | |
CN113052509A (zh) | 模型评估方法、模型评估装置、电子设备和存储介质 | |
CN117857388B (zh) | 交换机运行信息检测方法、装置、电子设备与计算机介质 | |
CN117235744B (zh) | 源文件上线方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN112947928A (zh) | 代码评价的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN115879446B (zh) | 文本处理方法、深度学习模型训练方法、装置以及设备 | |
CN117478434B (zh) | 边缘节点网络流量数据处理方法、装置、设备及介质 | |
CN117131861A (zh) | 一种地址检验的方法和装置 | |
CN117056782A (zh) | 一种数据异常识别方法、装置、设备及其存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CP03 | Change of name, title or address | ||
CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 201, 202, 301, No. 56-4 Fenghuang South Road, Huadu District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510806 Patentee after: Heduo Technology (Guangzhou) Co.,Ltd. Address before: 100099 101-15, 3rd floor, building 9, yard 55, zique Road, Haidian District, Beijing Patentee before: HOLOMATIC TECHNOLOGY (BEIJING) Co.,Ltd. |