摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 研究现状 | 第11-13页 |
1.2.1 测试用例优先排序研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 基于时间感知的测试用例优先排序研究现状 | 第12页 |
1.2.3 多目标优化的测试用例优先排序研究现状 | 第12-13页 |
1.3 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
1.5 本章小结 | 第15-16页 |
第2章 理论知识介绍 | 第16-30页 |
2.1 白盒测试简介 | 第16-18页 |
2.1.1 白盒测试基本概念 | 第16页 |
2.1.2 白盒测试的覆盖准则 | 第16-18页 |
2.2 贪心策略 | 第18-21页 |
2.2.1 Total策略 | 第19-20页 |
2.2.2 Additional策略 | 第20-21页 |
2.3 遗传算法 | 第21-25页 |
2.4 粒子群优化算法 | 第25-27页 |
2.5 线性规划和整数线性规划 | 第27-29页 |
2.5.1 线性规划 | 第27-28页 |
2.5.2 整数线性规划 | 第28-29页 |
2.6 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 基于遗传算法的白盒测试用例优先排序 | 第30-44页 |
3.1 测试用例优先排序的数学模型 | 第30-32页 |
3.1.1 问题描述 | 第30页 |
3.1.2 测试用例优先排序评测指标 | 第30-32页 |
3.2 测试用例优先级问题求解 | 第32-39页 |
3.2.1 编码及种群初始化 | 第32页 |
3.2.2 佳点集的概念和特性 | 第32-33页 |
3.2.3 选择算子 | 第33-35页 |
3.2.4 交叉算子 | 第35-38页 |
3.2.5 变异算子 | 第38页 |
3.2.6 遗传算法基本流程 | 第38-39页 |
3.3 实验分析 | 第39-42页 |
3.3.1 实验设计 | 第39页 |
3.3.2 结果与分析 | 第39-42页 |
3.4 本章小结 | 第42-44页 |
第4章 基于时间感知的测试用例优先排序 | 第44-56页 |
4.1 基于时间感知的测试用例优先排序问题描述 | 第44页 |
4.2 求解基于时间感知的测试用例优先排序的混合算法 | 第44-45页 |
4.3 测试用例选择 | 第45-47页 |
4.3.1 决策变量 | 第45-46页 |
4.3.2 目标函数 | 第46页 |
4.3.3 约束系统 | 第46-47页 |
4.3.4 测试用例再选择 | 第47页 |
4.4 测试用例优先排序 | 第47-51页 |
4.4.1 遗传算法框架 | 第47-48页 |
4.4.2 适应度函数 | 第48-49页 |
4.4.3 选择操作 | 第49-50页 |
4.4.4 交叉操作 | 第50页 |
4.4.5 变异操作 | 第50-51页 |
4.5 算法分析 | 第51页 |
4.6 实证研究 | 第51-55页 |
4.6.1 实验设计 | 第51-52页 |
4.6.2 实验分析 | 第52-55页 |
4.6.3 实验总结 | 第55页 |
4.7 本章小结 | 第55-56页 |
第5章 多目标优化的测试用例优先排序 | 第56-66页 |
5.1 多目标测试用例优先排序建模 | 第56-58页 |
5.1.1 问题描述 | 第56-57页 |
5.1.2 多目标测试用例优先排序评测指标 | 第57-58页 |
5.2 多目标测试用例优先排序求解 | 第58-61页 |
5.2.1 编码及粒子群初始化 | 第58页 |
5.2.2 粒子速度及位置的更新 | 第58-60页 |
5.2.3 全局最优粒子更新 | 第60-61页 |
5.3 实验结果与分析 | 第61-64页 |
5.3.1 实验设计 | 第61页 |
5.3.2 实验结果分析 | 第61-64页 |
5.4 本章小结 | 第64-66页 |
第6章 原型工具设计与实现 | 第66-72页 |
6.1 原型工具的设计 | 第66-67页 |
6.1.1 功能描述 | 第66-67页 |
6.1.2 测试用例优先排序核心部分类图 | 第67页 |
6.2 原型工具的实现 | 第67-71页 |
6.3 本章小结 | 第71-72页 |
第7章 总结与展望 | 第72-74页 |
7.1 相关工作总结 | 第72-73页 |
7.2 研究展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
攻读硕士期间取得的研究成果 | 第78-80页 |
致谢 | 第80页 |