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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于多策略灰狼鲸鱼算法的测试用例优先级排序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：CN119537255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510109084.0，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于多策略灰狼鲸鱼算法的测试用例优先级排序方法是由邹俊;秦朗悦;钱忠胜;范赋宇;吴敏璇;王蓉蓉设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多策略灰狼鲸鱼算法的测试用例优先级排序方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于多策略灰狼鲸鱼算法的测试用例优先级排序方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多策略灰狼鲸鱼算法的测试用例优先级排序方法，其特征在于，应用于测试用例优先级排序系统，所述测试用例优先级排序系统包括种群初始化模块和优化排序模块； 在种群初始化模块中，先建立双优化目标，双优化目标包括平均缺陷检测百分比和有效执行时间，然后构建二维序列种群搜索空间，并基于双优化目标最大值方法对二维序列种群搜索空间初始化，从而得到按照双优化目标的最大值排列的二维序列种群搜索空间；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，保留原始用例序列种群和动态用例序列种群中适应度值大于阈值的序列个体，以获得初始用例序列种群； 在优化排序模块中，先去除灰狼优化算法与鲸鱼优化算法中的控制因子，此外，对灰狼优化算法与鲸鱼优化算法的收敛因子实施非线性化，再新增一个随机因子判断条件和一个混合随机因子将灰狼优化算法与鲸鱼优化算法融合，得到灰狼鲸鱼混合算法，最后利用灰狼鲸鱼混合算法对初始用例序列种群进行搜索和评估，生成Pareto最优序列集，以确定测试用例优先级； 其中，平均缺陷检测百分比和有效执行时间的表达式为： ； ； 其中，APFD是平均缺陷检测百分比，M表示程序的语句数量，N表示测试用例的数量，TF 1、TF 2、TF M 分别表示在执行用例序列中首次检测到第1个缺陷、第2个缺陷、第M个缺陷的测试用例在序列中的位置，EFT是有效执行时间，ET i 表示第i个测试用例执行需消耗的时间，表示首次达到最大语句覆盖率时所执行的测试用例的数量； 对于优化目标APFD，根据每行的最大值重新排列矩阵；对于优化目标EFT，根据每列的最大值重新排列。

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