基于多策略灰狼鲸鱼算法的测试用例优先级排序方法

本发明提供一种基于多策略灰狼鲸鱼算法的测试用例优先级排序方法，本发明采用基于均匀分布的方法，对按照双优化目标的最大值排列的二维序列种群搜索空间进行种群初始化，得到原始用例序列种群，同时采用伪反向学习策略与动态反向学习策略获得与原始用例序列种群反向的动态用例序列种群，能够提高种群多样性，进而获得高质量的初始用例序列种群，本发明去除共同冗余参数以保证两种优先算法的基础性能，将收敛因子进行非线性化，能够平衡全局搜索和局部搜索能力，新增一个随机因子判断条件和一个混合随机因子将两算法融合，本发明能够增强全局搜索能力，避免陷入局部最优，从而快速有效地确定测试用例的优先级。