基于元启发式算法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10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论知识与技术介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 元启发式算法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 标准遗传算法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 蚁群优化算法 | 第17-18页 |
| 2.2 测试用例自动生成技术 | 第18-23页 |
| 2.2.1 常用测试用例自动生成技术 | 第18-21页 |
| 2.2.2 路径覆盖准则 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于遗传算法的测试用例生成技术 | 第22-23页 |
| 2.3 测试用例优先级排序技术 | 第23-24页 |
| 2.3.1 多目标优先级排序技术 | 第23页 |
| 2.3.2 基于蚁群算法的多目标优先级排序技术 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于相似路径的动态引导测试数据生成策略 | 第25-37页 |
| 3.1 路径相关性研究 | 第25-28页 |
| 3.1.1 难易覆盖路径区分 | 第27页 |
| 3.1.2 路径相似度分析 | 第27-28页 |
| 3.2 自适应引导进化遗传算法 | 第28-30页 |
| 3.2.1 适应度函数设计 | 第28-29页 |
| 3.2.2 遗传算子设计 | 第29-30页 |
| 3.3 策略基本步骤及流程 | 第30-31页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第31-36页 |
| 3.4.1 实验环境设置 | 第31-33页 |
| 3.4.2 实验结果对比分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 一种动态约简的多目标测试用例优先级排序 | 第37-47页 |
| 4.1 测试用例动态约简 | 第37-38页 |
| 4.1.1 需求覆盖初始约简 | 第37-38页 |
| 4.1.2 失效检测二次约简 | 第38页 |
| 4.2 多目标指导下的蚁群信息素更新策略 | 第38-40页 |
| 4.3 策略基本步骤及流程 | 第40-41页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第41-45页 |
| 4.4.1 实验环境设置 | 第42页 |
| 4.4.2 实验结果对比分析 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第54页 |
