| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 IMX系统的提出 | 第9页 |
| 1.1.2 IMX系统测试需求 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 IMX系统及其测试 | 第14-23页 |
| 2.1 IMX系统功能 | 第14-18页 |
| 2.2 IMX系统架构 | 第18-19页 |
| 2.3 软件测试 | 第19-22页 |
| 2.3.1 测试分类 | 第19-20页 |
| 2.3.2 测试数据自动生成 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于遗传算法的IMX系统测试数据自动生成 | 第23-41页 |
| 3.1 遗传算法 | 第23-25页 |
| 3.1.1 种群 | 第24页 |
| 3.1.2 算子 | 第24-25页 |
| 3.1.3 适应度 | 第25页 |
| 3.2 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.3 基于遗传算法的测试数据自动生成 | 第26-31页 |
| 3.3.1 初始种群筛选 | 第27-29页 |
| 3.3.2 适应度函数选择 | 第29-31页 |
| 3.3.3 算法步骤 | 第31页 |
| 3.4 实验 | 第31-40页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第31-33页 |
| 3.4.2 实验参数设置 | 第33-35页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于遗传蚁群算法的IMX系统测试数据自动生成 | 第41-51页 |
| 4.1 蚁群算法和测试数据自动生成 | 第41-42页 |
| 4.2 遗传蚁群算法 | 第42-44页 |
| 4.2.1 算法的提出 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法的时间复杂度 | 第43-44页 |
| 4.3 基于遗传蚁群算法的测试数据自动生成 | 第44-47页 |
| 4.3.1 信息素初始化 | 第44-45页 |
| 4.3.2 蚂蚁搜索空间构建 | 第45-47页 |
| 4.4 实验 | 第47-50页 |
| 4.4.1 实验参数设置 | 第47页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结束语 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |