降低变异测试代价方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·软件测试概述 | 第13-17页 |
| ·软件测试的过程 | 第13-15页 |
| ·软件测试技术的分类 | 第15-17页 |
| ·变异测试的研究与发展 | 第17-21页 |
| ·国内研究现状 | 第18-19页 |
| ·国外研究现状 | 第19-21页 |
| ·组织结构 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第2章 基础理论 | 第24-38页 |
| ·变异测试技术 | 第24-30页 |
| ·变异测试的基本概念 | 第24-26页 |
| ·变异测试作为测试覆盖准则的评估 | 第26页 |
| ·变异测试优化技术 | 第26-28页 |
| ·MuJava 变异测试工具介绍 | 第28-30页 |
| ·JUnit 单元测试 | 第30-35页 |
| ·单元测试简介 | 第30-33页 |
| ·Junit 单元测试框架 | 第33-34页 |
| ·Randoop | 第34-35页 |
| ·遗传算法简介 | 第35-37页 |
| ·基本思想 | 第35-36页 |
| ·算法特点 | 第36页 |
| ·运算过程 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于搜索算法的测试用例优化问题研究 | 第38-44页 |
| ·贪心算法 | 第39-40页 |
| ·基本贪心算法 | 第39-40页 |
| ·额外贪心算法 | 第40页 |
| ·爬山算法 | 第40-41页 |
| ·遗传算法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于遗传算法聚类技术实现变异体约简 | 第44-50页 |
| ·聚类技术实现变异体约简的原理 | 第44-45页 |
| ·K-means 算法 | 第45-46页 |
| ·凝聚型层次聚类算法 | 第46页 |
| ·遗传算法 | 第46-48页 |
| ·基本原理 | 第46-47页 |
| ·染色体编码 | 第47页 |
| ·种群初始化 | 第47页 |
| ·适应度函数选择 | 第47-48页 |
| ·遗传算子 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 实验分析与评估 | 第50-64页 |
| ·实验程序简介 | 第50页 |
| ·实验过程 | 第50-51页 |
| ·测试用例的生成 | 第51-53页 |
| ·MuClipse | 第53-55页 |
| ·错误探测矩阵的获得 | 第55-56页 |
| ·测试用例优化算法的评估 | 第56-58页 |
| ·评估标准 | 第56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·变异体约简技术 | 第58-63页 |
| ·实验框架 | 第58-59页 |
| ·变异体结构及距离计算 | 第59-60页 |
| ·阈值C 的确定 | 第60-61页 |
| ·结果与分析 | 第61-63页 |
| ·约简效果 | 第61-62页 |
| ·与其它聚类算法的比较 | 第62-63页 |
| ·结果有效性分析 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·全文总结 | 第64-65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 在校期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
