基于遗传算法的测试用例自动生成技术研究
| 摘要: | 第1-4页 |
| Abstract: | 第4-8页 |
| 1 概述 | 第8-12页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文主要工作 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-12页 |
| 2 测试用例设计基本方法 | 第12-22页 |
| ·测试及测试用例基本概念 | 第12页 |
| ·功能测试用例生成方法 | 第12-17页 |
| ·等价类划分 | 第12-14页 |
| ·边界值分析 | 第14-16页 |
| ·因果图 | 第16-17页 |
| ·错误猜测法 | 第17页 |
| ·功能图 | 第17页 |
| ·结构测试用例生成方法 | 第17-22页 |
| ·逻辑覆盖 | 第17-20页 |
| ·程序插装 | 第20-22页 |
| 3 遗传算法 | 第22-35页 |
| ·基本遗传算法描述 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第24-33页 |
| ·遗传算法的编码 | 第24-28页 |
| ·种群规模设定 | 第28-29页 |
| ·适应度函数 | 第29-30页 |
| ·选择（复制）算子 | 第30-31页 |
| ·交叉算子 | 第31-32页 |
| ·变异算子 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的特点 | 第33-35页 |
| 4 基于遗传算法的分支覆盖测试用例的自动生成 | 第35-62页 |
| ·基于遗传算法的分支覆盖测试用例生成模型 | 第35-41页 |
| ·遗传算法的手工模拟过程示例 | 第41-43页 |
| ·遗传算法的改进 | 第43-45页 |
| ·适应度函数评价方法的改进 | 第44页 |
| ·改进的均匀交叉 | 第44页 |
| ·跨代种群选择 | 第44-45页 |
| ·程序实现及实验数据 | 第45-61页 |
| ·程序实现 | 第45-51页 |
| ·程序的类关系图 | 第45-48页 |
| ·交叉、变异控制规则 | 第48页 |
| ·终止判断 | 第48-49页 |
| ·GA 算法的计算过程 | 第49-51页 |
| ·实验及结果数据的分析 | 第51-61页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| 5 基于遗传算法的路径覆盖测试用例的自动生成 | 第62-71页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·基于遗传算法的路径覆盖测试用例生成 | 第62-70页 |
| ·基于路径搜索的路径覆盖测试用例生成 | 第62-65页 |
| ·算法模型 | 第62-63页 |
| ·算法描述 | 第63页 |
| ·测试数据生成 | 第63-64页 |
| ·覆盖性检查及测试用例的补充 | 第64-65页 |
| ·基于插装的路径覆盖测试用例生成 | 第65-69页 |
| ·算法描述 | 第68-69页 |
| ·测试数据 | 第69页 |
| ·两种路径覆盖算法的比较 | 第69-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 6 总结和展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 作者在读期间参与的项目及发表的论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
