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基于改进粒子群的测试用例生成与排序研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 主要研究内容第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-14页
第二章 测试用例生成与排序理论基础第14-19页
    2.1 测试用例的基本概念第14页
    2.2 测试用例生成技术第14-17页
    2.3 测试用例优先级排序技术第17-18页
    2.4 本章小结第18-19页
第三章 粒子群算法第19-25页
    3.1 标准粒子群算法第19-20页
    3.2 粒子群优化算法分类第20-23页
        3.2.1 调整参数改进算法第20-22页
        3.2.2 拓扑结构改进算法第22页
        3.2.3 混合PSO算法第22-23页
    3.3 粒子群算法的参数分析第23-24页
    3.4 本章小结第24-25页
第四章 基于改进粒子群的测试用例生成研究第25-39页
    4.1 算法总体框架第25-26页
    4.2 改进粒子群算法设计第26-31页
        4.2.1 参数调整策略第26-28页
        4.2.2 再次搜索第28-29页
        4.2.3 反向学习第29-30页
        4.2.4 适应度函数设计第30-31页
    4.3 改进的粒子群算法流程第31-32页
    4.4 实验与分析第32-37页
        4.4.1 实验设计第32-34页
        4.4.2 实验结果与分析第34-37页
    4.5 本章小结第37-39页
第五章 基于Tent混沌的测试用例优先级排序研究第39-51页
    5.1 算法总体框架第39-40页
    5.2 基于Tent混沌的测试用例排序设计第40-44页
        5.2.1 初始化优化第40-41页
        5.2.2 混沌优化算法第41-42页
        5.2.3 粒子群编码第42-43页
        5.2.4 优先级排序因素第43-44页
    5.3 基于Tent混沌的粒子群算法流程第44-45页
    5.4 实验与分析第45-50页
        5.4.1 实验设计第45-47页
        5.4.2 实验结果与分析第47-50页
    5.5 本章小结第50-51页
第六章 总结与展望第51-53页
    6.1 工作总结第51页
    6.2 未来展望第51-53页
参考文献第53-58页
致谢第58-59页
攻读学位期间的研究成果第59页

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