遗传算法在路径覆盖测试数据生成中的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪言 | 第8-11页 |
| ·论文研究背景 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文创新点 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 软件测试技术与遗传算法 | 第11-19页 |
| ·软件测试技术 | 第11-12页 |
| ·软件测试技术概述 | 第11页 |
| ·软件测试分类 | 第11页 |
| ·软件测试的阶段划分 | 第11-12页 |
| ·测试用例的选择 | 第12页 |
| ·面向路径覆盖的测试数据生成方法 | 第12-14页 |
| ·随机数法 | 第13页 |
| ·Korel法 | 第13-14页 |
| ·试探法 | 第14页 |
| ·遗传算法 | 第14-16页 |
| ·遗传算法简介 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的一般流程 | 第15-16页 |
| ·影响遗传算法的因素 | 第16-19页 |
| ·编码方法 | 第16-17页 |
| ·初始种群规模 | 第17页 |
| ·适应度函数 | 第17页 |
| ·遗传操作 | 第17-19页 |
| 第三章 遗传算法在测试数据生成中的应用 | 第19-37页 |
| ·研究背景和目标 | 第19-20页 |
| ·研究背景 | 第19页 |
| ·研究目标 | 第19-20页 |
| ·遗传算法用于测试数据生成的理论依据 | 第20-22页 |
| ·测试数据生成的函数最小化问题 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的适用性 | 第21-22页 |
| ·路径表示和选择的改进 | 第22-26页 |
| ·自定义简化控制流程图 | 第22-24页 |
| ·简化控制流程图的路径表示 | 第24-25页 |
| ·路径覆盖中的路径选择 | 第25-26页 |
| ·适应度函数的改进 | 第26-28页 |
| ·数值型数据适应度函数的改进 | 第26-27页 |
| ·非数值型数据适应度函数的改进 | 第27-28页 |
| ·类对象数据的适应度函数 | 第28页 |
| ·程序插装方式的改进 | 第28-30页 |
| ·遗传算法用于测试数据生成的基本流程 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的基本术语 | 第30页 |
| ·测试数据生成的基本流程 | 第30-31页 |
| ·测试数据生成实例 | 第31-37页 |
| ·前期准备工作 | 第31-32页 |
| ·测试数据产生过程 | 第32-37页 |
| 第四章 类对象测试数据的自动生成 | 第37-45页 |
| ·类对象测试数据生成的难点 | 第37页 |
| ·类对象测试数据的编码方式 | 第37-38页 |
| ·类对象测试数据的适应度函数 | 第38-41页 |
| ·类对象测试数据的遗传操作 | 第41-42页 |
| ·类对象测试数据生成实例 | 第42-45页 |
| 第五章 测试实例及分析 | 第45-57页 |
| ·实例背景 | 第45页 |
| ·测试数据自动生成工具模型 | 第45-48页 |
| ·数据生成工具的必要性 | 第45-46页 |
| ·工具模型介绍 | 第46-48页 |
| ·工具使用流程 | 第48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-57页 |
| ·改变参数设置性能的比较 | 第49-54页 |
| ·与其他方法的比较 | 第54-56页 |
| ·整体运行性能 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本课题总结 | 第57页 |
| ·本课题展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-71页 |
| 附录一:遗传算法测试程序 | 第61-63页 |
| 附录二:基准程序的控制流程图 | 第63-66页 |
| 附录三:不同参数下实验结果比较列表 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 论文独创性声明 | 第73页 |
| 论文使用授权声明 | 第73-74页 |
