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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于大语言模型的动态语言测试用例自动生成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：CN119576799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510132772.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于大语言模型的动态语言测试用例自动生成方法是由徐向华;杨若凡;王然设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的动态语言测试用例自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的动态语言测试用例自动生成方法，首先，在预处理阶段，将待测程序的相关信息整理为提示，大语言模型根据这些提示分析待测程序的参数类型，并通过抽象语法树生成测试所需的代码信息；在测试用例生成阶段，采用动态多目标优化算法，通过分支覆盖反馈不断对测试用例进行交叉和变异，在部分进化过程中，利用大语言模型生成常规变异无法产生的测试数据，最后将筛选出的优秀测试用例组织成完整的测试套件；在程序修复阶段，运行测试套件以检测潜在错误，使用大语言模型分析并迭代修复错误，生成可执行且无错误的测试套件。本发明显著提升了动态语言的测试覆盖率，并加速了覆盖目标的达成。

本发明授权基于大语言模型的动态语言测试用例自动生成方法在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的动态语言测试用例生成方法，其特征在于，包括以下阶段:预处理阶段：首先，获取待测程序，将待测程序及其相关信息，构造成参数分析提示；然后，将参数分析提示发送给大语言模型进行参数类型分析，从大语言模型返回的内容中提取参数类型注释，加入到待测程序中；最后，使用抽象语法树对带有参数类型注释的待测程序进行解析，提取生成测试所需要的元数据；测试用例生成阶段：测试阶段使用了加入大语言模型突变策略的动态多目标选择算法，首先，随机初始化一组测试用例，作为初始种群；然后，对初始种群进行随机操作，生成新的子代，在进化过程中达到一定迭代次数之后，调用大语言模型来对子代进行突变，计算适应度值保留优秀子代，循环迭代若干轮后，计算子代的突变得分，去除重复覆盖的子代，得到一个测试套件；程序修复阶段：首先，运行测试套件检查其是否存在语法错误，若是，则基于错误原因以及错误代码构造成语法错误修复提示，发送给大语言模型进行迭代修复；然后，运行测试套件检查是否存在运行时错误，如果存在运行时错误则将错误原因以及错误代码构造成运行时错误修复提示，发送给大语言模型进行迭代修复；最后，如果错误仍然无法修复，将错误部分代码删除，得到最终可执行测试套件；所述的预处理阶段具体过程包括如下步骤：1-1.获取待测程序，所述待测程序为待测Python模块；1-2.基于所述待测程序、待测程序的文档内容以及任务描述构造参数类型分析提示，发送给大语言模型；1-3.对大语言模型的返回response进行解析，获取message内容字段，通过正则表达式，匹配message字段中Python代码部分，将其中的参数类型注释与步骤1-1所述的待测程序组成新的待测程序；1-4.递归地从待测程序所依赖的模块中导入所构造的类、调用的函数信息；1-5.检索待测程序以及待测程序所依赖的模块，保存其中用到的变量值，作为待测程序的初始值来源；1-6.使用ast模块将待测程序解析成抽象语法树，使用inspect模块对待测程序进行检查，检索其中可用的类、函数和方法，作为测试所需要的元数据；1-7.将测试所需要的元数据构造为集合和映射进行存储：集合包含被测模块中所有可调用或可访问元素的信息，从集合中选择待测Python模块中可访问的内容，来生成输入；映射存储可调用或可访问的元素，包括待测模块中的元素和待测模块所依赖的模块的元素，所述元素包括类、函数和方法。

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