| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 组合测试理论基础 | 第13-23页 |
| 2.1 组合测试定义与目的 | 第13-15页 |
| 2.2 组合测试技术研究 | 第15-18页 |
| 2.2.1 数学构造法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 贪心算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 元启发式搜索算法 | 第17-18页 |
| 2.3 相关算法的比较 | 第18-19页 |
| 2.4 基于约束的组合测试策略 | 第19-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 粒子群优化算法 | 第23-29页 |
| 3.1 基本粒子群算法 | 第23-24页 |
| 3.2 粒子群算法变体算法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 惯性权重改进算法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 收缩因子改进算法 | 第26-27页 |
| 3.2.3 协同粒子群优化算法 | 第27页 |
| 3.2.4 免疫粒子群优化算法 | 第27页 |
| 3.3 粒子群算法的参数分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于改进one-test-at-a-time策略的组合测试用例生成 | 第29-38页 |
| 4.1 算法框架 | 第29-30页 |
| 4.1.1 测试环境构造模块 | 第29-30页 |
| 4.1.2 测试运行模块 | 第30页 |
| 4.2 优先级度量函数 | 第30-32页 |
| 4.2.1 覆盖组合度量方法 | 第30-31页 |
| 4.2.2 因素取值度量方法 | 第31-32页 |
| 4.3 改进的one-test-at-a-time策略算法流程 | 第32-33页 |
| 4.4 实证研究及结果分析 | 第33-37页 |
| 4.4.1 研究问题 | 第33页 |
| 4.4.2 实验设计 | 第33-34页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第34-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于改进粒子群的组合测试用例生成 | 第38-47页 |
| 5.1 算法框架 | 第38页 |
| 5.2 改进粒子群算法 | 第38-42页 |
| 5.2.1 惯性权重自适应 | 第38-40页 |
| 5.2.2 学习因子动态调整 | 第40-41页 |
| 5.2.3 其余参数设定 | 第41-42页 |
| 5.3 改进粒子群算法流程 | 第42-43页 |
| 5.4 实证研究及结果分析 | 第43-46页 |
| 5.4.1 研究问题 | 第43页 |
| 5.4.2 实验对象 | 第43页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 工作总结 | 第47页 |
| 6.2 未来与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53页 |