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龙图腾网获悉上海谐致信息科技有限公司申请的专利一种面向云计算环境的软件自动化测试与优化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：CN120596392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511102166.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种面向云计算环境的软件自动化测试与优化方法是由杨诚;李文琴设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向云计算环境的软件自动化测试与优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及软件自动化测试技术领域，具体涉及一种面向云计算环境的软件自动化测试与优化方法，包括以下步骤：S1：对待测软件的测试用例集进行静态分析，生成测试特征集；S2：将测试用例聚合为K个测试任务包；S3：将测试任务包映射至资源状态向量匹配的目标节点，生成资源适配指令；S4：根据资源适配指令，同步采集运行时向量；S5：比对测试特征集中的资源需求向量与运行时向量，生成优化策略集。本发明，通过实时调整云平台资源配置，确保测试任务的资源需求得到精确匹配，从而优化资源利用率，提高测试效率和准确性。

本发明授权一种面向云计算环境的软件自动化测试与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向云计算环境的软件自动化测试与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对待测软件的测试用例集进行静态分析，提取各用例的资源需求向量及数据依赖拓扑，生成测试特征集； 所述S1具体包括： S11：对待测软件的测试用例集进行静态分析，识别出各个测试用例所涉及的函数调用、数据结构及控制流，形成初步分析结果； S12：根据所述初步分析结果，提取每个测试用例的资源需求向量，包括CPU核心数、内存占用量和存储IO频次； S13：基于静态分析结果，构建每个测试用例的数据依赖拓扑； S14：根据所提取的资源需求向量及数据依赖拓扑，生成测试特征集； 所述构建每个测试用例的数据依赖拓扑包括： S131：对每个测试用例中的输入数据进行静态分析，识别出数据源及数据流向，记录下每个输入数据的来源及传输路径； S132：通过分析程序中的数据结构和控制流，识别出每个测试用例的依赖关系，包括数据输入和数据输出的顺序，构建数据依赖图； S133：根据数据依赖图，计算出每个测试用例的数据依赖度，即某一测试用例对其他测试用例的依赖程度； S134：根据数据依赖图和数据依赖度，构建每个测试用例的数据依赖拓扑，即测试用例之间的依赖关系网络； S2：根据测试特征集中的资源需求向量相似度，将测试用例聚合为K个测试任务包，并为每个任务包标注数据依赖拓扑； 所述S2具体包括： S21：根据测试特征集中的资源需求向量，通过余弦相似度方法计算每个测试用例之间的相似度； S22：根据计算得到的相似度，采用K-means聚类算法将测试用例聚类为K个测试任务包； S23：根据S1中构建的数据依赖拓扑，将每个测试用例的输入输出节点映射到相应的任务包； S3：实时获取云平台各节点的资源状态向量，将测试任务包映射至资源状态向量匹配的目标节点，生成资源适配指令； S4：根据资源适配指令，在目标节点执行测试任务包，以同步采集运行时向量； S5：比对测试特征集中的资源需求向量与运行时向量，若CPU占用率偏差或数据检索延迟偏差大于预设阈值时，则生成优化策略集。

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