基于遗传算法的测试用例自动生成系统模型的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究的现状及存在的问题 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 软件测试自动化技术概述 | 第15-21页 |
| 2.1 软件测试的定义 | 第15页 |
| 2.2 软件测试阶段划分及方法分类 | 第15-16页 |
| 2.3 软件测试的自动化 | 第16-17页 |
| 2.4 测试用例的自动化生成技术 | 第17-20页 |
| 2.4.1 面向功能的测试用例自动化生成技术 | 第18页 |
| 2.4.2 面向路径的测试用例自动化生成技术 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于遗传算法软件测试技术 | 第21-35页 |
| 3.1 遗传算法简介 | 第21-23页 |
| 3.1.1 遗传算法概要 | 第21-22页 |
| 3.1.2 遗传算法的运算过程 | 第22-23页 |
| 3.1.3 遗传算法的特点 | 第23页 |
| 3.2 遗传算法实现方法 | 第23-31页 |
| 3.2.1 编码方法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 适应度函数 | 第24-26页 |
| 3.2.3 遗传算法的三种遗传操作 | 第26-31页 |
| 3.3 遗传算法应用于测试用例生成的理论分析 | 第31-32页 |
| 3.4 标准遗传算法在测试用例生成中应用的局限性 | 第32页 |
| 3.5 自适应遗传算法 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于遗传算法的测试用例自动生成 | 第35-43页 |
| 4.1 基于遗传算法测试用例自动生成系统结构 | 第35-36页 |
| 4.2 遗传算法的改进 | 第36-42页 |
| 4.2.1 参数编码及解码 | 第36-37页 |
| 4.2.2 程序插桩与适应度函数 | 第37-39页 |
| 4.2.3 遗传算子改进 | 第39-42页 |
| 4.2.4 遗传算法运行参数 | 第42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验及分析 | 第43-52页 |
| 5.1 实验步骤 | 第43-46页 |
| 5.1.1 静态分析 | 第43-45页 |
| 5.1.2 程序插桩 | 第45-46页 |
| 5.1.3 系统实现 | 第46页 |
| 5.2 系统实验结果及分析 | 第46-51页 |
| 5.2.1 改进遗传算法和标准遗传算法的对比试验 | 第46-50页 |
| 5.2.2 两种算法参数最佳取值分析 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
