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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种面向随机测试生成工具的冗余检测与去除方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114546879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210265582.0，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种面向随机测试生成工具的冗余检测与去除方法是由余萍;刘相君设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向随机测试生成工具的冗余检测与去除方法在说明书摘要公布了：基于随机的单元测试用例生成工具随机增量地产生大量方法序列，其给出了可调用方法的各种可能的组合方式，但生成的测试用例数量与质量并不成正比，因此生成的用例中存在大量的冗余。本发明公开一种面向随机测试生成工具的冗余检测与去除方法，在生成测试的不同阶段，结合其特定输入参数的机制、随机选择的方式和衡量测试质量的标准以改进测试生成过程，包括：1基于序列相似度和被测方法特性的优先级选择策略；2基于测试异味的冗余去除策略；3基于测试要求的冗余用例去除策略。本发明可在保证整体测试质量的情况下，去除冗余，缩减测试套件的大小，降低测试执行时间和成本，进而提升了单元测试的效率和可理解性。

本发明授权一种面向随机测试生成工具的冗余检测与去除方法在权利要求书中公布了：1.一种面向随机测试生成工具的冗余检测与去除方法，其特征在于，具体包含以下步骤：步骤1，用户给定目标被测类，得到相应的单元测试；步骤2，提出Randoop-TSR增量地构建方法序列，结合先前生成的旧测试来生成新测试，并提供了序列输入选择机制；步骤3，Randoop-TSR执行自动化生成的方法序列，检查执行结果，并进行反馈；步骤4，在获得了可执行的方法序列后，实施基于测试异味的冗余去除策略，检测、过滤和去除重复以及无用的断言语句；步骤5，在获得了可执行的方法序列后，采用基于测试要求的冗余用例去除策略对测试套件进行缩减；步骤6，Randoop-TSR将缩减前的可执行方法序列作为原回归测试文件进行输出；缩减后的可执行方法序列作为缩减回归测试文件进行输出；将无法执行的出错的方法序列作为错误揭示测试文件进行输出，记录一个或多个被测类中存在潜在的错误；所述步骤2，Randoop-TSR增量地构建方法序列，结合先前生成的旧测试来生成新测试，并提供了序列输入选择机制，具体实现过程为：21）使用静态分析方式提取出被测类中不能改变数据成员状态的被测方法；被测方法按照其特性被分为能改变数据成员状态的被测方法和不能改变数据成员状态的被测方法；能改变数据成员状态的被测方法是状态改变者方法，不能改变数据成员状态的被测方法是观察者方法；22）成分映射；提取出当前每个候选方法序列中存在的3个成分，3个成分分别是：a）对象类型；b）被测方法名称；c）参数及常量值；将提取出的每个候选方法序列中的3个成分内容分别存入3个列表中，列表中分别包含上述成分的具体内容，并标记出调用的被测方法中的状态改变者方法和观察者方法；23）将当前候选方法序列的3个成分与由之前选择的所有方法序列的3个成分构成的成分池中的内容作比较，计算每个候选序列的相似度和不相似度，进而得出加权权重值；当新产生的候选方法序列中调用的被测方法为状态改变者方法且被测方法成分池中未包含时，给予相比观察者方法更高的权重；24）根据权重，从多个候选方法序列中选择一个序列；选择出的序列中的3个成分内容将会加入到相应成分池中，并且该序列将会被用于后续的扩展和测试生成过程；所述步骤5包括如下步骤：51）改写被测类源代码中的if-else代码块，然后为改写后的被测类源代码进行分支插桩，并在分支插桩过程中对所有分支进行编号；52）执行每个用例以获得其覆盖的分支，得到所有用例覆盖的所有分支号，以及每个用例覆盖的分支号，所有分支号用集合Br表示；53）求取能够覆盖Br的最小用例集，并得到该最小用例集里的每个用例编号；54）为被测类源代码生成方法级别和类级别的变异体，变异体种类参考muJava工具，并通过muJava-AUM工具中定义的相应规则来过滤具有等价关系或重复的变异；55）执行每个用例以获得其杀死的变异体编号，得到所有用例覆盖的所有变异体编号，以及每个用例覆盖的变异体编号，这里所有变异体编号用集合Mr表示；56）求取能够覆盖Mr的最小用例集，并得到该最小用例集里的每个用例编号；57）将求取的覆盖最大分支数的最小用例集Sb和求取的杀死最大变异数的最小用例集Sm，最终把Sb和Sm取并集得到缩减后的测试用例集，并输出到文件中。

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