| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 软件测试自动生成技术 | 第14-21页 |
| ·软件测试的定义和分类 | 第14-16页 |
| ·静态测试和动态测试 | 第15页 |
| ·黑盒测试和白盒测试 | 第15-16页 |
| ·开发流程测试 | 第16页 |
| ·软件测试自动化 | 第16-17页 |
| ·面向路径覆盖的软件测试 | 第17-20页 |
| ·面向路径的覆盖原则 | 第17页 |
| ·面向路径覆盖的测试方法 | 第17-19页 |
| ·试探法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 群活性反馈高斯粒子群算法(SAF-GPSO) | 第21-35页 |
| ·粒子群算法 | 第21-23页 |
| ·粒子群算法机理 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法数学模型 | 第22页 |
| ·粒子群算法的优缺点 | 第22-23页 |
| ·惯性权重改进策略 | 第23-24页 |
| ·群活性反馈高斯粒子群算法(SAF-GPSO) | 第24-28页 |
| ·SAF-GPSO群活性反馈调节 | 第24-26页 |
| ·SAF-GPSO对惯性权重调节改进 | 第26页 |
| ·SAF-GPSO算法的步骤 | 第26-28页 |
| ·SAF-GPSO算法理论分析 | 第28页 |
| ·实验分析 | 第28-34页 |
| ·SAF-GPSO群活性和惯性权重实验分析 | 第28-31页 |
| ·SAF-GPSO全局搜索性能实验 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于SAF-GPSO测试用例自动生成方法 | 第35-51页 |
| ·SAF-GPSO测试用例生成算法的提出 | 第35-37页 |
| ·基于粒子群算法的软件测试用例生成方法 | 第35-36页 |
| ·测试用例生成算法存在问题 | 第36-37页 |
| ·SAF-GPSO测试用例生成技术 | 第37页 |
| ·SAF-GPSO测试环境构造 | 第37-43页 |
| ·SAF-GPSO测试用例自动生成的路径生成 | 第38-40页 |
| ·分支函数和适应度函数 | 第40-42页 |
| ·程序切片与插装 | 第42-43页 |
| ·SAF-GPSO测试用例生成算法 | 第43-47页 |
| ·SAF-GPSO单路径测试用例生成算法 | 第44-45页 |
| ·SAF-GPSO用例生成算法的多路径测试用例生成 | 第45-47页 |
| ·SAF-GPSO软件测试用例生成方法理论分析 | 第47页 |
| ·SAF-GPSO软件测试用例实验分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于SAF-GPSO算法的测试用例生成工具 | 第51-63页 |
| ·工具背景与技术 | 第51-52页 |
| ·程序分析器JavaCC | 第51-52页 |
| ·C#跨语言调用 | 第52页 |
| ·SAF-GPSO测试用例生成工具详细设计 | 第52-58页 |
| ·功能模块的设计 | 第52-53页 |
| ·系统MVC设计 | 第53-54页 |
| ·数据库编程与表格设计 | 第54-58页 |
| ·SAF-GPSO测试用例工具平台 | 第58-62页 |
| ·测试工具运行环境 | 第58页 |
| ·测试工具运行流程展示 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
