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云测试中并行任务的调度实现

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-21页
   ·研究背景与意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-18页
     ·云测试研究现状第13-16页
     ·云计算资源描述与配置研究现状第16-17页
     ·测试任务调度的研究现状第17-18页
   ·课题的研究内容第18-19页
   ·本文的组织结构第19-21页
第二章 课题的相关技术第21-33页
   ·软件测试技术第21-23页
     ·自动化测试技术第21-22页
     ·软件并行测试技术第22-23页
     ·自动化测试任务调度第23页
   ·云计算第23-25页
     ·云计算的概念第23-24页
     ·云计算的模式第24-25页
     ·云计算的系统架构第25页
     ·云计算的特点第25页
   ·云测试第25-28页
     ·云测试的特点第26-27页
     ·云测试系统的框架第27-28页
     ·云测试系统面临的挑战第28页
   ·本体理论第28-31页
     ·本体的定义第29-30页
     ·本体的描述语言第30页
     ·本体的匹配第30-31页
   ·群智能算法第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 云测试资源描述以及自动化配置方法第33-42页
   ·云测试资源概述第33-34页
   ·云测试资源描述方法第34-37页
     ·现有云计算资源描述方法存在的问题第34页
     ·基于本体的云测试资源描述第34-37页
   ·云测试资源的本体匹配第37-38页
   ·云测试镜像的自动化配置第38-39页
   ·云测试虚拟机的生成与调度第39-41页
     ·虚拟机的优化调度第39-40页
     ·虚拟机的自动生成第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 云测试任务描述以及调度第42-53页
   ·测试场景第42-43页
   ·测试用例第43-45页
   ·测试任务第45页
   ·测试任务的生成第45-46页
     ·可视化测试场景流图的生成第45页
     ·测试任务的并行分割方法第45-46页
   ·云测试任务调度的描述第46-48页
   ·云测试任务调度的算法第48-52页
     ·任务调度算法的复杂性第48-49页
     ·蚁群算法概述第49-50页
     ·用于测试任务调度的遗传算法第50页
     ·用于测试任务调度的蚁群算法第50-51页
     ·云测试任务调度算法步骤第51-52页
   ·测试结果的回收第52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 自动化测试云平台搭建第53-63页
   ·自动化测试云的总体架构第53-54页
   ·自动化运测试平台的搭建第54-58页
     ·基于OpenStack的云平台的搭建第54-56页
     ·云测试管理平台的搭建第56-57页
     ·云测试驱动引擎的搭建第57-58页
   ·系统运行流程第58-59页
   ·自动化测试云平台实验第59-62页
     ·实验环境第59-60页
     ·被测系统第60-61页
     ·测试结果第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 结论与展望第63-65页
   ·工作总结第63页
   ·工作展望第63-65页
参考文献第65-68页
攻读硕士期间取得的研究成果第68-69页
致谢第69页

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