摘要
本发明公开了一种API测试用例生成方法、系统、设备及介质,所述方法具体包括:解析API文档和历史流量日志,构建API因果图;基于API因果图,生成测试数据集;将测试数据集和代码覆盖热点数据进行融合,并输入到强化学习模型动态生成测试权重策略,驱动符号执行引擎执行深度突变测试,输出带权重标注的突变规则集;基于突变规则集,通过量子化决策树将测试数据集分层转换为功能测试用例集、性能测试用例集和安全测试用例集;将功能测试用例集、性能测试用例集和安全测试用例集加载至Kubernetes异构集群,通过调度分布式任务,输出容器化测试结果。本发明提升了测试质量和效率,提高了测试的准确性和可靠性。
技术关键词
性能测试用例
功能测试用例
测试用例集
规则集
强化学习模型
生成测试数据
输出容器
强化学习策略
权重策略
大语言模型
分析容器
权重分配策略
生成方法
测试用例生成系统
分类边界
多模态
日志
贝叶斯概率模型
量子态
热点
系统为您推荐了相关专利信息
自主导航方法
船舶
深度强化学习模型
卷积神经网络提取
航行装置
输出控制方法
强化学习模型
数据
深度强化学习
判断方法
梯度提升树模型
中央控制设备
策略
系统优化方法
安控系统
驱动无人机
数字孪生模型
强化学习模型
无人机传感器
无人机模型