基于自适应遗传模拟退火算法的测试数据的自动生成
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·软件测试的研究现状 | 第11-16页 |
| ·软件测试的发展 | 第11-13页 |
| ·软件测试的特点 | 第13-14页 |
| ·自动化测试 | 第14-16页 |
| ·课题的研究内容及论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 测试方法及数据生成技术 | 第17-29页 |
| ·测试方法 | 第17-22页 |
| ·静态测试与动态测试 | 第17-18页 |
| ·黑盒测试与白盒测试 | 第18-19页 |
| ·逻辑覆盖与路径测试 | 第19-21页 |
| ·单元测试方法 | 第21-22页 |
| ·测试数据的生成技术 | 第22-27页 |
| ·随机法 | 第23页 |
| ·静态法 | 第23-25页 |
| ·动态法 | 第25-26页 |
| ·试探法 | 第26-27页 |
| ·测试方法和技术的选择 | 第27-28页 |
| ·测试方法的选择 | 第27-28页 |
| ·测试技术的选择 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 测试数据搜索算法的研究 | 第29-45页 |
| ·遗传算法 | 第29-34页 |
| ·遗传算法的原理 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第30-34页 |
| ·遗传算法的特点 | 第34页 |
| ·模拟退火算法 | 第34-37页 |
| ·模拟退火算法的原理 | 第35页 |
| ·模拟退火算法的模型 | 第35-36页 |
| ·参数控制问题 | 第36-37页 |
| ·本文的算法 | 第37-44页 |
| ·改进的遗传模拟退火算法 | 第37-39页 |
| ·使用自适应变异概率 | 第39-40页 |
| ·使用适应度缩放法 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 系统与算法的实现 | 第45-59页 |
| ·系统的实现 | 第45-50页 |
| ·程序分析器的实现 | 第46-47页 |
| ·路径选择器的实现 | 第47-49页 |
| ·插桩的实现 | 第49-50页 |
| ·自适应遗传模拟退火算法的实现 | 第50-58页 |
| ·算法参数及初始群体的实现 | 第51-52页 |
| ·参数编码的实现 | 第52-54页 |
| ·选择操作和适应度函数的实现 | 第54-57页 |
| ·交叉和变异操作的实现 | 第57-58页 |
| ·退火操作的实现 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 系统及算法的效果分析 | 第59-68页 |
| ·不同算法的性能比较 | 第59-60页 |
| ·测试数据生成分析 | 第60-66页 |
| ·实验构造 | 第60-62页 |
| ·数据产生过程分析 | 第62-66页 |
| ·算法运行时间的分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
