| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 软件测试技术及测试数据生成方法 | 第17-29页 |
| 2.1 软件测试技术 | 第17-22页 |
| 2.1.1 软件测试的概念 | 第17页 |
| 2.1.2 软件测试的原则 | 第17-18页 |
| 2.1.3 软件测试的过程 | 第18-19页 |
| 2.1.4 软件测试技术分类 | 第19-22页 |
| 2.2 测试数据自动生成方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 随机法 | 第22页 |
| 2.2.2 静态法 | 第22页 |
| 2.2.3 动态法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 试探法 | 第23-24页 |
| 2.3 测试数据搜索算法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 模拟退火算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 粒子群算法 | 第26-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 改进的吸引排斥粒子群算法 | 第29-39页 |
| 3.1 吸引排斥粒子群算法 | 第29-31页 |
| 3.2 吸引排斥粒子群算法分析 | 第31-32页 |
| 3.2.1 收敛性分析 | 第31-32页 |
| 3.2.2 排斥扩散效率分析 | 第32页 |
| 3.3 RARPSO 算法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 新的种群多样性指标 | 第32-33页 |
| 3.3.2 新的排斥扩散方式 | 第33-34页 |
| 3.3.3 RARPSO 算法的流程 | 第34-35页 |
| 3.4 算法性能测试 | 第35-38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于 RARPSO 算法的单路径测试数据生成 | 第39-46页 |
| 4.1 基于 RARPSO 算法的单路径测试数据生成模型 | 第39-40页 |
| 4.2 测试环境的构造 | 第40-42页 |
| 4.2.1 程序分析与插装 | 第40-42页 |
| 4.2.2 参数选取 | 第42页 |
| 4.3 适应度函数的构造 | 第42-43页 |
| 4.4 单路径测试数据生成实验 | 第43-45页 |
| 4.5 小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于 MNPSO 算法的多路径测试数据生成 | 第46-55页 |
| 5.1 多生境粒子群算法 | 第46-50页 |
| 5.1.1 小生境 | 第46-47页 |
| 5.1.2 MNPSO 算法 | 第47-49页 |
| 5.1.3 MNPSO 算法的流程 | 第49-50页 |
| 5.2 基于 MNPSO 算法的多路径测试数据生成模型 | 第50-51页 |
| 5.3 适应度函数的构造 | 第51-52页 |
| 5.4 多路径测试数据生成实验 | 第52-54页 |
| 5.4.1 简单路径覆盖实验 | 第52-53页 |
| 5.4.2 复杂路径覆盖实验 | 第53-54页 |
| 5.5 小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的论文与获得的成果 | 第63-64页 |
| 附录 B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第64页 |
