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基于粒子群优化算法的测试数据自动生成方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-20页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 研究背景与现状第11-18页
        1.2.1 软件测试的发展第11页
        1.2.2 测试数据生成方法第11-14页
        1.2.3 基于启发式搜索算法的研究第14-16页
        1.2.4 国内外研究现状第16-18页
    1.3 研究内容与意义第18-19页
    1.4 本文结构第19-20页
2 粒子群优化算法第20-26页
    2.1 标准粒子群算法原理第20-22页
    2.2 粒子群算法的特点第22页
    2.3 粒子群算法的收敛性分析第22-24页
        2.3.1 粒子轨迹收敛分析第22-24页
        2.3.2 粒子速度收敛分析第24页
    2.4 粒子群算法的设计步骤及流程图第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 基于约减的自适应粒子群算法的测试数据自动生成第26-35页
    3.1 自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization, APSO)第26-27页
    3.2 约减的自适应粒子群算法(RAPSO)第27-28页
        3.2.1 约减粒子群进化方程第27页
        3.2.2 基于惯性权重w的自适应调整方案第27-28页
    3.3 RAPSO与测试数据自动生成第28-31页
        3.3.1 适应度函数构造第28-29页
        3.3.2 基于RAPSO的测试数据自动生成模型第29-30页
        3.3.3 RAPSO算法步骤第30-31页
        3.3.4 RAPSO算法复杂性分析第31页
    3.4 实验第31-34页
        3.4.1 实验方案第31页
        3.4.2 参数设置第31-32页
        3.4.3 实验结果第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 基于混合粒子群算法的测试数据自动生成第35-46页
    4.1 六种粒子群拓扑结构分析第35-36页
    4.2 混合拓扑结构的粒子群算法(MPSO)第36-38页
        4.2.1 全局模型(Global particle swarm optimization, GPSO)第36-37页
        4.2.2 局部模型(Local particle swarm optimization, LPSO)第37页
        4.2.3 混合模型MPSO第37-38页
    4.3 MPSO与测试数据自动生成第38-41页
        4.3.1 适应度函数构造第38-39页
        4.3.2 基于MPSO的测试数据自动生成模型第39-40页
        4.3.3 MPSO算法实现步骤第40-41页
    4.4 实验第41-45页
        4.4.1 实验方案第41页
        4.4.2 参数设置第41-42页
        4.4.3 实验结果第42-45页
    4.5 本章小结第45-46页
5 基于自适应混沌粒子群算法的测试数据自动生成第46-55页
    5.1 自适应混沌粒子群算法(ACPSO)第46-48页
        5.1.1 基于惯性权重w的自适应调整方案第46页
        5.1.2 混沌粒子群算法第46-48页
    5.2 APSO与CPSO第48页
        5.2.1 自适应粒子群算法(APSO)第48页
        5.2.2 混沌粒子群算法(CPSO)第48页
    5.3 ACPSO与测试数据自动生成第48-51页
        5.3.1 适应度函数构造第48页
        5.3.2 基于ACPSO的测试数据自动生成模型第48-49页
        5.3.3 ACPSO算法步骤第49-50页
        5.3.4 ACPSO算法复杂性分析第50-51页
    5.4 实验第51-54页
        5.4.1 实验方案第51-52页
        5.4.2 实验环境第52页
        5.4.3 实验结果第52-54页
    5.5 本章小结第54-55页
6 总结与展望第55-57页
    6.1 总结第55-56页
    6.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
个人简历、在学期间参加的科研项目及发表的论文第61-62页
致谢第62页

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