不变量指导下的测试用例自动化生成技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究意义 | 第9-11页 |
| ·软件测试技术的研究意义 | 第9页 |
| ·软件测试自动化的研究意义 | 第9-11页 |
| ·测试用例生成的研究意义 | 第11页 |
| ·测试用例生成技术面临的问题 | 第11页 |
| ·相关工作研究现状与分析 | 第11-17页 |
| ·随机测试技术 | 第12-14页 |
| ·随机测试技术简介 | 第12-13页 |
| ·随机测试技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·不变量技术 | 第14-17页 |
| ·不变量技术简介 | 第14-15页 |
| ·不变量技术的研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文工作介绍 | 第17-18页 |
| ·组织结构 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第19-25页 |
| ·不变量集合提取工具 | 第19-20页 |
| ·相关概念 | 第20-21页 |
| ·不变量指导下的测试用例生成方法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 改进的测试用例生成方法 | 第25-37页 |
| ·约简随机空间方法流程图 | 第25-26页 |
| ·无效随机空间的约简过程 | 第26-35页 |
| ·最简单的无效用例空间的确定算法 | 第27-28页 |
| ·改进后的随机测试用例生成和随机空间约简算法 | 第28-35页 |
| ·局部连续性 | 第30-32页 |
| ·最坏情况讨论 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 进一步提高用例生成效率的方法 | 第37-45页 |
| ·基于遗传算法的测试用例优化 | 第37-41页 |
| ·类遗传算法框架 | 第37-38页 |
| ·类遗传算法描述 | 第38-39页 |
| ·优选算法的编码与选择算子 | 第39页 |
| ·标杆种子的作用 | 第39页 |
| ·种子的评价方法 | 第39-40页 |
| ·交叉 | 第40-41页 |
| ·将不变量转化为断言 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 测试用例生成器 | 第45-53页 |
| ·测试用例生成器概述 | 第45-47页 |
| ·测试用例生成器的适用平台 | 第45页 |
| ·测试用例生成器的使用方法 | 第45-47页 |
| ·测试用例生成器的层次结构模型 | 第47-50页 |
| ·测试用例生成功能模块的实现 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 实验分析与评估 | 第53-61页 |
| ·改进的不变量指导测试用例生成方法的实验验证 | 第53-57页 |
| ·约简随机空间方法最坏情况下的效率 | 第53-54页 |
| ·揭错用例发掘效率 | 第54-55页 |
| ·测试用例集的质量 | 第55-56页 |
| ·Simens 程序揭错用例发掘效率 | 第56-57页 |
| ·基于遗传算法的测试用例优化算法效率验证 | 第57-60页 |
| ·计算公式有效性验证 | 第57-58页 |
| ·各算法测试用例生成效率比较 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第7章 总结与未来工作 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·未来工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
