基于改进遗传算法的面向路径测试用例自动生成方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 绪论 | 第8-11页 |
| 第一章 软件测试的概述 | 第11-19页 |
| ·软件测试的定义 | 第11页 |
| ·软件测试技术的分类 | 第11-13页 |
| ·静态测试 | 第11页 |
| ·动态测试 | 第11页 |
| ·黑盒测试 | 第11-12页 |
| ·白盒测试 | 第12-13页 |
| ·灰盒测试 | 第13页 |
| ·软件测试的阶段划分 | 第13-15页 |
| ·软件测试的目标和原则 | 第15-16页 |
| ·软件测试技术的发展方向 | 第16-17页 |
| ·软件测试自动化 | 第17-18页 |
| 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 测试用例自动生成技术 | 第19-25页 |
| ·面向功能的测试用例自动生成技术 | 第19-20页 |
| ·面向路径的测试用例自动生成技术 | 第20-24页 |
| ·随机法 | 第20页 |
| ·静态法 | 第20-21页 |
| ·动态法 | 第21-23页 |
| ·试探法 | 第23-24页 |
| 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 遗传算法及其改进 | 第25-41页 |
| ·遗传算法 | 第25-35页 |
| ·遗传算法的基本思路和运算过程 | 第25-27页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第27-33页 |
| ·遗传算法的特点 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第34页 |
| ·遗传算法的问题和改进 | 第34-35页 |
| ·改进的双种群自适应遗传算法 | 第35-40页 |
| ·双种群的设计 | 第35-36页 |
| ·改进算法的选择策略 | 第36-37页 |
| ·改进算法的自适应交叉和变异策略 | 第37-39页 |
| ·种群之间个体的迁移策略 | 第39页 |
| ·基因修复、同步策略 | 第39-40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 DPAGA生成面向路径的测试用例策略 | 第41-49页 |
| ·DPAGA算法结构测试用例的系统模型 | 第41-42页 |
| ·参数编码规则 | 第42-43页 |
| ·适应度函数的构造 | 第43-45页 |
| ·分支函数 | 第43-44页 |
| ·适应度函数 | 第44-45页 |
| ·针对测试用例生成的DPAGA算法的改进 | 第45-47页 |
| ·遗传算子的改进采用多点交叉并均分交叉点 | 第45-46页 |
| ·采用位串变长度和初始测试用例追加策略 | 第46-47页 |
| ·DPAGA算法的设计实现 | 第47-48页 |
| ·DPAGA流程图 | 第47页 |
| ·DPAGA基本步骤 | 第47-48页 |
| 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果和分析 | 第49-56页 |
| ·实验步骤 | 第49-52页 |
| ·程序分析 | 第49-50页 |
| ·路径的选择 | 第50-51页 |
| ·程序插桩 | 第51-52页 |
| ·DPAGA的具体设定 | 第52页 |
| ·效果分析 | 第52-55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
