利用机器学习实现自动化测试用例优先级排序及线性模糊随机微分方程求解

### 利用机器学习实现自动化测试用例优先级排序及线性模糊随机微分方程求解 #### 自动化测试用例优先级排序 在软件测试中，测试用例的选择自动化至关重要。可以基于多个变量的权重来决定要执行的测试用例数量，这些变量包括功能的新颖性、功能的优先级、测试用例的执行历史（上次运行时间）、测试的严重程度、测试失败的风险、执行持续时间、成败比率等。 如果测试用例的优先级和风险较低，或者测试用例已经成功运行过，就无需再次运行。为此，可以使用基于规则的系统，通过逻辑编程向系统输入一系列规则。基于规则的系统通常用于人工智能应用中，以存储和处理信息，并以有用的方式进行解释，模拟人类智能。 然而，基于模糊逻辑的规则系统存在一些缺点。它需要专家来创建规则，并且在应用程序有重大更新时，规则不会自动更改和适应，需要手动再次更改。由于决策是基于百分比而不是明确的“是”或“否”，规则往往很难定义。此外，系统的准确性会受到影响，因为它主要处理不准确的数据和较少的输入，并且完全依赖于人类的知识和专业技能。 因此，需要一个更高效的系统来准确提供所需的结果。基于人工智能的系统可以通过对测试用例进行优先级排序来促进测试过程。 ##### 解决方案 人工智能系统使用机器学习技术来学习所有变量，以决定是否执行测试用例。在提出的解决方案中，引入了一种基于Q学习（一种强化学习算法）的回归测试技术来对测试用例进行优先级排序。该方法旨在模仿测试专家，从而在测试过程中尽早发现故障。 为了进一步促进测试过程，使用了Autosys工作负载自动化工具来安排测试用例并自动执行，无需人工干预。通过持续评估测试用例的优先级，该方法旨在加快部署过程，同时确保软件更新无错误。 在人工智能系统中，使用Q学习算法来评估测试用例的优先级。Q学习是一种强化学习技术，它使用不同状态的动作值来迭代提高学习代理的性能。它是一种无模型技术，不需要环境模型和适应来处理问题。它可以通过随机转换和奖励来确定特定状态下的最佳动作。 在每次转换中，学习代理从给定状态采取一个动作，从环境中获得奖励，然后转换到下一个状态，直到到达终止状态，完成一个事件。因此，在每次转换中，它会为测试用例分配优先级，并根据不同的变量和系统反馈对高、中、低优先级的测试用例进行分类。 一旦在一轮中选择了优先级排序的测试用例，测试执行过程就通过将人工智能与Autosys相结合来完成，Autosys根据基于机器学习的测试调度触发该过程。Autosys是一个多平台的自动化作业控制系统，负责调度、监控和报告各种任务，即Autosys作业。它可以自动执行多项任务，例如执行大量测试用例并提供测试结果反馈。 Autosys作业会根据系统和工作负载动态触发。作业完成时间取决于系统运行时间和进程的依赖关系。它有助于验证数据、测试用例和输出的正确性，还可以验证参数值并防止应用不正确的配置。 Autosys的一个优点是，如果一个测试用例依赖于另一个测试用例，Autosys调度器会自动执行它。只需要在作业属性中指定条件即可。此外，Autosys还允许设置测试用例的最大运行时间，以优化软件测试过程并确保高性能。 以下是Q学习算法的伪代码： ```plaintext Initialize the below parameters: Set of test cases, T[ ] Rank, R Optimal ranking of test cases, Ro Test case sequence, S Test execution flag (=false) Reward Execution, E #Action by Autosys test run Agent () Function Agent (): selects the index of a test case with the highest priority or least value of P in an execution. Function iteration (E): reward = compute_reward (E) if R < |T| - 1 and T[E] is not selected: S.append (T[E]) T[E] = test case selected #dummy test case R = R + 1 else if R = |T| - 1: flag = True return flag, reward, T[ ] Function compute_reward (E): if T[E] is previously selected: reward = 0 else: optimum rank = Q (Ro , T[E]) reward = 1 – ( |optimum rank| - |R|E ) ``` 此外，人工智能还可以帮助创建新的测试用例并执行功能测试。只需要进行一次手动测试，同时记录整个过程，然后训练人工智能了解软件的工作方式和手动测试人员的测试方法。基于此，可以为软件的下一个版本自动化测试用例的生成和测试过程。 ##### 结果与未来展望 将基于模糊逻辑的规则系统与强化学习算法在测试用例优先级排序方面进行比较，可以发现基于模糊规则的系统需要专家创建规则，而基于人工智能的系统可以通过强化学习技术根据应用程序的变化创建和更新规则。模糊系统虽然易于实现，但在这种情况下不能提供准确