基于知识图谱和神经网络的软件测试方法

本发明公布了一种基于知识图谱和神经网络的软件测试方法，目的依据变异分支与程序路径的可执行性，将变异测试问题转化为传统的覆盖路径测试问题，采用多任务并行方式高效生成具有缺陷检测能力的测试用例。首先静态分析变异分支与程序路径的执行相关性，将所属执行路径相同的变异分支分为同一组；然后，对多组变异分支建立基于路径覆盖的变异测试用例生成多任务优化模型；最后，利用多种群遗传算法求解该模型，采用多任务并行方式高效生成具有缺陷检测能力的测试用例。本发明将变异分支依所属路径进行分组，采用传统成熟的路径测试方法，有助于提高软件测试的效率，生成具有高缺陷检测能力的测试用例。