基于智能优化算法的测试数据自动生成优化研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 软件测试及相关技术介绍 | 第16-27页 |
| 2.1 软件测试 | 第16-21页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 常用的测试技术和方法 | 第17-21页 |
| 2.2 测试数据自动生成技术 | 第21-25页 |
| 2.2.1 面向功能的测试数据自动生成技术 | 第22页 |
| 2.2.2 面向路径的测试数据自动生成技术 | 第22-25页 |
| 2.3 智能优化算法在测试数据生成中的应用 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于DCFA算法的单路径测试数据自动生成 | 第27-43页 |
| 3.1 萤火虫算法(FA) | 第27-30页 |
| 3.1.1 FA算法概述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 FA算法数学模型 | 第28-29页 |
| 3.1.3 FA算法基本流程 | 第29-30页 |
| 3.2 萤火虫算法(FA)优化研究 | 第30-33页 |
| 3.2.1 FA算法研究改进现状 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于压缩因子的DCFA算法设计 | 第31-33页 |
| 3.3 面向单路径的测试数据自动生成 | 第33-37页 |
| 3.3.1 适应度函数的构造 | 第33-35页 |
| 3.3.2 程序插桩 | 第35-37页 |
| 3.4 实验与分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 程序分析 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第38-39页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于FWPSO算法的多路径测试数据自动生成 | 第43-57页 |
| 4.1 粒子群算法(PSO) | 第43-46页 |
| 4.1.1 PSO算法概述 | 第43-44页 |
| 4.1.2 PSO算法数学模型 | 第44-45页 |
| 4.1.3 PSO算法基本流程 | 第45-46页 |
| 4.2 粒子群算法(PSO)优化研究 | 第46-49页 |
| 4.2.1 PSO算法研究改进现状 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于烟花爆炸算法的FWPSO算法设计 | 第47-49页 |
| 4.3 面向多路径的测试数据自动生成 | 第49-51页 |
| 4.3.1 路径相似度 | 第50-51页 |
| 4.3.2 适应度函数设计 | 第51页 |
| 4.4 实验与分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第52页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文总结 | 第57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第64-65页 |
