| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 基于搜索的软件测试 | 第14-15页 |
| 1.2.2 测试用例优先排序 | 第15-17页 |
| 1.2.3 蚁群优化算法 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要贡献 | 第18-19页 |
| 1.4 文章的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 上位效应和多目标测试用例优先排序 | 第21-27页 |
| 2.1 上位效应 | 第21-23页 |
| 2.1.1 上位效应的原理 | 第21-22页 |
| 2.1.2 上位效应的应用 | 第22-23页 |
| 2.2 多目标测试用例优先排序问题 | 第23-26页 |
| 2.2.1 MOTCP的相关定义 | 第23-24页 |
| 2.2.2 优化目标的选取 | 第24-25页 |
| 2.2.3 测试用例优先排序的上位效应 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于上位效应的多目标蚁群优化算法 | 第27-37页 |
| 3.1 适应度函数的设置 | 第27-28页 |
| 3.2 优化算法的基本框架 | 第28-33页 |
| 3.2.1 测试用例集的预优化 | 第28页 |
| 3.2.2 测试用例序列的构造 | 第28-31页 |
| 3.2.3 构造非支配解集 | 第31-32页 |
| 3.2.4 优化非支配解集的分布 | 第32页 |
| 3.2.5 环境信息素的更新 | 第32-33页 |
| 3.3 算法的流程图及伪代码 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 蚁群优化算法信息素更新策略研究 | 第37-47页 |
| 4.1 基本蚁群系统的信息素更新策略 | 第37-38页 |
| 4.2 基于上位基因段的信息素更新策略 | 第38-43页 |
| 4.2.1 信息素参数的设置 | 第39-40页 |
| 4.2.2 信息素增量的构造 | 第40-43页 |
| 4.3 基于信息素矩阵的测试用例集约减 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 实验设计与结果分析 | 第47-61页 |
| 5.1 实验设计 | 第47-48页 |
| 5.2 多目标进化算法性能的评价指标 | 第48-51页 |
| 5.2.1 收敛性的评价方法 | 第49-50页 |
| 5.2.2 分布度的评价方法 | 第50-51页 |
| 5.3 实验环境和被测程序介绍 | 第51-52页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第52-59页 |
| 5.4.1 算法收敛性分析 | 第53-56页 |
| 5.4.2 不同算法Pareto解集的分布及分布度比较 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 作者和导师简介 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72-73页 |