一种新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法

本发明属于高速铁路列车智能化控制，具体涉及一种新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法。

背景技术：

1、以车载设备为核心，实现设备集成化、降低沿线设备铺设与维护成本的新型列车运行控制系统(chinese train control systems for next generation, ctcs-n)适用于行车密度低、自然条件恶劣、设备维护困难等地区的铁路，ctcs-n引入了列车多源融合定位、列车自主完整性检查、虚拟应答器、电子地图等技术，使系统的功能更优、可维护性更高。随着新技术与新设备的应用，ctcs-n对安全性与可靠性的要求也更加苛刻，如何高效地对系统功能进行缺陷检测，进而提高系统的安全性是亟需解决的问题。测试用例排序是ctcs-n系统测试中不可缺少的一环，对提高测试效率、改善故障检测效果起着重要作用。

2、测试用例优先级排序(test case prioritization, tcp)是测试用例优化的常用方法之一，通过综合考虑测试用例的重要性和覆盖率，更早揭示软件中的缺陷，从而降低软件测试的成本，以提高软件测试效率。聚类算法是解决测试用例排序问题的常用算法，通过数据之间的相似性关系，最大化簇内相似性与簇间差异性。聚类分析技术在测试用例排序研究中，通过分析测试用例之间不同的覆盖关系与文本特征，放大了测试用例之间的相关性，为测试用例排序提供了更直观的测试用例特征。在列车运行控制系统测试中，测试用例排序与测试用例生成均为测试用例优化的重要手段，列车运行控制系统测试与测试用例排序之间存在着紧密的联系，通过聚类分析技术，可以放大测试用例之间的相关性，并为测试用例排序提供更直观的特征。

3、然而，现有技术在列车运行控制系统中对测试用例生成研究较多，而对测试用例排序研究极少。因此，本发明提出一种将聚类分析与多目标优化相结合的ctcs-n测试用例排序方法，以克服ctcs-n多输入参数耦合导致系统测试繁杂的问题，改善ctcs-n功能测试的缺陷检测能力，并缩短测试周期。

技术实现思路

1、为解决ctcs-n多输入参数耦合导致系统测试繁杂、ctcs-n功能测试的缺陷检测能力有限、测试周期长的问题，本发明提供了一种新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，包括以下步骤：

4、s1、根据临时限速场景与ctcs-n功能之间的关系，分析临时限速命令执行过程中各设备之间的状态转移情况，将临时限速命令执行过程中影响最大的信息作为关键节点，并提取关键节点作为测试用例输入参数，生成初始测试用例集；

5、s2、采用文本聚类算法和覆盖聚类算法分别分析初始测试用例之间的相关性，得到了基于文本主题和语句覆盖情况的相似矩阵，将两种算法获得的相似矩阵进行加权运算，得到测试用例相似性矩阵，根据测试用例相似性矩阵将测试用例划分为不同的测试用例簇；

6、s3、以平均故障检测率、语句覆盖率和有效执行时间为多目标优化的度量指标，采用nsga-ⅱ算法与历史执行信息，对不同的测试用例簇进行多目标排序，得到序列；之后，逐个从所述序列中有序抽取测试用例，得到经过多目标排序后的新序列，获得最终的测试用例执行顺序。

7、进一步的，步骤s2中，所述文本聚类算法的实现方式为：对测试用例文本数据集采用隐式狄利克雷分配( lda)技术以及配套的k-means算法来确定簇数的取值，从而生成新的文本数据集。

8、进一步的，步骤s2中，所述覆盖聚类算法的实现方式为：先收集并保存测试用例完成时的语句型覆盖信息；然后，利用欧氏距离计算两个测试用例间值集覆盖的相似性。

9、进一步的，所述测试用例相似性矩阵的计算公式为：

10、

11、其中， s final为加权运算后各测试用例间的相似度矩阵， s topic和 s coverage分别代表基于文本主题和语句覆盖情况的相似矩阵；为权重系数。

12、进一步的，步骤s3中，所述多目标排序的优先级 p ( tc|ti)计算公式为：

13、

14、其中， α、 β、 γ分别为故障检测率、语句覆盖率及执行时间的权重系数，依据具体测试情况进行调整，确保 α+ β+ γ=1， mucr( λ|ti)表示故障检测率， fr( tc|ti)表示语句覆盖率， i tc表示执行时间。

15、进一步的，步骤s3中，对不同的测试用例簇进行多目标排序时，采用测试用例簇间排序和簇内排序，测试用例簇间排序按照优先级由高到低排序，测试用例簇内排序按照到质心距离由小到大排列。

16、相比于现有技术的缺点和不足，本发明具有以下有益效果：

17、（1）本发明通过建立ctcs-n临时限速场景关键状态转移图，分析子系统之间的功能交互，使参数输入更符合ctcs-n的逻辑结构、更贴近ctcs-n临时限速命令下达的操作时序；

18、（2）本发明采用文本聚类和覆盖聚类融合的聚类分析方法获取测试用例的相似性矩阵，设计了融合聚类分析与测试用例自适应调整算法。通过分析测试用例间的相关性，将测试用例按不同的组合特征分为不同测试用例簇，并依赖历史执行结果，从相应测试用例簇中抽取新的测试用例序列，提高了ctcs-n功能的测试效率，对ctcs-n的安全性验证及临时限速功能测试提供一定参考；

19、（3）本发明的算法与ap、ac-cap和aar-cap算法对比，具有更好的系统缺陷检测结果，在高覆盖维度的测试用例集下，故障检测率napfd值更高；同时在测试用例覆盖维度为2时，tetc值更小，测试用例执行时间更快，单位缺陷检测所需的测试用例数更低。

1.一种新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，其特征在于，步骤s2中，所述文本聚类算法的实现方式为：对测试用例文本数据集采用隐式狄利克雷分配技术以及配套的k-means算法来确定簇数的取值，从而生成新的文本数据集。

3.如权利要求1所述的新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，其特征在于，步骤s2中，所述覆盖聚类算法的实现方式为：先收集并保存测试用例完成时的语句型覆盖信息；然后，利用欧氏距离计算两个测试用例间值集覆盖的相似性。

4.如权利要求1所述的新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，其特征在于，所述测试用例相似性矩阵的计算公式为：

5.如权利要求1所述的新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，其特征在于，步骤s3中，所述多目标排序的优先级p(tc|ti)计算公式为：

6.如权利要求1所述的新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，其特征在于，步骤s3中，对不同的测试用例簇进行多目标排序时，采用测试用例簇间排序和簇内排序，测试用例簇间排序按照优先级由高到低排序，测试用例簇内排序按照到质心距离由小到大排列。