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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利基于分解的權重向量自適應的多目標測試用例排序方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114036069B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111522112.X，技術領域涉及：G06F11/3668；該發明授權基于分解的權重向量自適應的多目標測試用例排序方法是由陳信;殷嘉鋮;俞東進;范旭麟設計研發完成，并于2021-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于分解的權重向量自適應的多目標測試用例排序方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于分解的權重向量自適應的多目標測試用例排序方法，本發明針對傳統測試用例排序問題中存在的目標單一，時間成本大，效果不理想等問題，創造性地引入MOEAD?VW算法，并以平均分支覆蓋率和有效執行時間作為優化目標。該方法能在更短時間內，有效地實現多目標測試用例排序。該發明提高缺陷的早期檢測速率，有效降低了回歸測試成本。本發明在方法層面，對于傳統的多目標優化算法進行了改進，加入了自適應的權重向量變化策略，使得結果有更好的分布性，獲得的測試用例排序序列有更多的選擇性。

本發明授權基于分解的權重向量自適應的多目標測試用例排序方法在權利要求書中公布了：1.基于分解的權重向量自適應的多目標測試用例排序方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.假設某個待測試程序有m個分支，用n個測試用例對其進行回歸測試，將測試用例集表示為Ψ＝{T1，T2，...，Tn}，其中Ti為測試用例集中第i個測試用例，1≤i≤n，構造分支覆蓋矩陣An×m和有效執行時間向量V＝t1，t2，...，tn，其中ti是對應第i個測試用例的有效執行時間，若第i個測試用例執行中覆蓋了第j個分支，則Aij＝1，否則Aij＝0；S2.編碼：給定測試程序和測試用例集合，對集合中每一個測試用例用1到n進行編號，測試用例優先級序列就是一個測試用例編號的全排列；S3.設置適應度函數：S4.權重向量初始化：S5.初始化：S6.迭代過程：令gen＝0；根據每一個權重向量wu和適應度函數集Fx得到Q個子問題ζux，u＝1,2，...，Q；S7.如果gen≤maxGen，則返回S6，否則轉到S8；S8.輸出EP，EP中的每一個個體所對應的序列便是一個優化后的測試用例的排序；用戶根據對目標的偏好，選擇合適的解；S4具體方法如下：創建一個包含，個二維單位向量的集合E＝{e1，e2，...，el}作為權重向量的候選集，以及一個單位矩陣計算每一個單位向量與W中每一個子向量的歐式距離之和，其中kl＝1,2，...，l，并選擇距離之和最大的單位向量es加入到W中，并將其從E中去除；重復此操作；當W中單位向量的個數量達到Q時，Q是期望得到的最終解集中解的個數，且Q≤l+2，停止該操作，得到最終的權重向量集合L；S5具體方法如下：設置最大迭代次數maxGen；隨機產生一個規模為N的初始種群P0＝{x1，x2，...，xN}，其中N＝m*n；計算每個個體與每個權重向量wu之間的歐式距離，其中是n個測試用例的一個全排列，wu∈L；查找距離每個權重向量wu最近的np個個體，并標記為wu的鄰域設置初始理想點z*＝0，0，初始化存儲容器EP＝Φ；S6具體方法如下：S61.遺傳過程：令iter＝0；S611.選擇：對于每一個子問題ζu，計算其鄰域Bu中每一個個體xuv的適應度fuv，其中v＝1,2，...，np，進一步計算其被選擇的概率利用輪盤賭算法，選出兩個個體xua和xub；S612.交叉：通過基于位置的交叉算法PBX對xua和xub執行交叉操作，具體過程如下：隨機生成個互不相同整數且生成序列中位置的值與xua中位置的值相同；找出xua中位置值在xub中的位置，再將xub中其余位置對應的值按順序放入的空余位置中，得到新序列同理生成S613.變異：對分別進行變異操作，即對于和分別隨機生成兩個位置，并將這兩個位置上的值進行交換，得到S614.更新：比較和的大小，若則記否則記將和xua進行切比雪夫比較，如果則用替換xua；同理比較和的大小，若則記否則記將和xub進行切比雪夫比較，如果則用替換xub；iter＝iter+1；S615.若此則返回S611；S62.從每個鄰域中選擇最優的xuv放入EP中，并從EP中刪除所有被xuv帕累托占優的個體；S63.更新理想點z*：比較每個個體在Fx目標空間中的每個目標的適應度值，并取其最小值作為z*在維度上的值；S64.更新權重向量：并將其單位化S65.更新每一個子問題ζux的鄰域Bu；置gen＝gen+1。

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