基于改进差分进化算法的软件测试用例自动化生成问题求解
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 传统数学方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 群智能算法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作和创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关工作 | 第15-25页 |
| 2.1 问题描述与数学建模 | 第15-17页 |
| 2.2 差分进化算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 引进差分进化算法的动机 | 第17-18页 |
| 2.2.2 经典DE算法的基本原理 | 第18-21页 |
| 2.3 对比算法的介绍 | 第21-23页 |
| 2.3.1 随机算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 人工蜂群算法 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于自适应适应值函数的差分进化算法 | 第25-38页 |
| 3.1 自适应适应值函数 | 第25-28页 |
| 3.1.1 现有的适应值函数及其不足 | 第25-27页 |
| 3.1.2 自适应适应值函数的提出 | 第27-28页 |
| 3.2 基于自适应适应值函数的差分进化算法 | 第28-30页 |
| 3.3 实验设计 | 第30-36页 |
| 3.3.1 实验目的 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基准测试函数及其求解难度介绍 | 第31-32页 |
| 3.3.3 实验设置 | 第32页 |
| 3.3.4 实验结果对比 | 第32-35页 |
| 3.3.5 实验结果分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于局部探索的差分进化算法 | 第38-47页 |
| 4.1 差分进化算法的改进 | 第38-40页 |
| 4.1.1 改进差分进化算法的动机 | 第38页 |
| 4.1.2 基于局部探索的差分进化算法 | 第38-40页 |
| 4.2 实验结果对比和分析 | 第40-46页 |
| 4.2.1 实验结果对比 | 第40-45页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 算法应用 | 第47-53页 |
| 5.1 软件测试用例自动化生成软件 | 第47-49页 |
| 5.2 软件的应用 | 第49-52页 |
| 5.2.1 天气决策树 | 第49-52页 |
| 5.2.2 字典树 | 第52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 答辩委员签名的答辩决议书 | 第61页 |
