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基于EFSM的测试用例自动化生成关键技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景及意义第13-17页
    1.2 研究的内容第17-20页
    1.3 本章小结第20-23页
第二章 相关技术及研究现状综述第23-49页
    2.1 基本概念第23-30页
        2.1.1 扩展有限状态机模型描述第23-26页
        2.1.2 扩展有限状态机模型表示第26页
        2.1.3 测试覆盖准则第26-28页
        2.1.4 基于EFSM模型的测试用例生成过程第28-30页
    2.2 序列生成研究现状第30-39页
        2.2.1 状态识别序列生成第31-33页
        2.2.2 测试序列生成第33-35页
        2.2.3 序列可行性第35-39页
    2.3 测试数据生成现状第39-43页
        2.3.1 符号执行第39-40页
        2.3.2 梯度下降算法第40-41页
        2.3.3 基于搜索的方法第41-43页
    2.4 测试Oracle第43-45页
    2.5 本章小结第45-49页
第三章 候选路径集生成及可行性度量方法第49-61页
    3.1 ATGEM方法总体过程第49-50页
    3.2 候选路径集生成第50-53页
    3.3 可行性度量第53-59页
    3.4 本章小结第59-61页
第四章 基于多目标的可行路径集优化方法第61-73页
    4.1 问题提出第61页
    4.2 多目标优化问题描述第61-63页
    4.3 方法具体实现第63-70页
        4.3.1 编码方法第63-64页
        4.3.2 适应度函数设计第64-65页
        4.3.3 基于NSGA-Ⅱ的多目标的较优路径集生成第65-69页
        4.3.4 Permutation交叉及变异算子第69-70页
    4.4 本章小结第70-73页
第五章 基于分散搜索的测试用例生成方法第73-85页
    5.1 问题提出第73页
    5.2 可执行模型第73-75页
    5.3 运行时信息反馈第75-76页
    5.4 测试数据及预言信息生成第76-83页
        5.4.1 分散搜索算法框架第76-78页
        5.4.2 方法具体实现第78-81页
        5.4.3 交叉及变异算子第81-83页
    5.5 本章小结第83-85页
第六章 实验评估及分析第85-105页
    6.1 实验目标模型第85-86页
    6.2 ATGEM方法实验评估和分析第86-97页
        6.2.1 实验环境及参数设置第86-87页
        6.2.2 可行性度量及测试用例生成实验分析第87-97页
    6.3 ATGEM_(MOP)实验分析第97-101页
        6.3.1 实验环境及参数设置第98页
        6.3.2 实验结果与分析第98-101页
    6.4 实验有效性分析第101-102页
    6.5 本章小结第102-105页
第七章 总结与展望第105-109页
参考文献第109-123页
攻读博士学位期间完成的学术成乘第123-124页
攻读博士学位期间获得的专利第124页
攻读博士学位期间参与的科研课题第124-125页
致谢第125-126页

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