| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 软件测试技术手段 | 第12页 |
| 1.3 EFSM模型 | 第12-13页 |
| 1.4 测试数据自动生成 | 第13-14页 |
| 1.5 符号执行和约束求解 | 第14-15页 |
| 1.6 基于搜索的测试数据自动生成 | 第15-17页 |
| 1.6.1 遗传算法 | 第15-16页 |
| 1.6.2 模拟退火算法原理 | 第16-17页 |
| 1.7 字符串距离比较 | 第17页 |
| 1.8 字符串测试数据自动生成研究现状 | 第17-18页 |
| 1.9 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 字符串约束转换及求解 | 第20-30页 |
| 2.1 EFSM模型字符串操作及谓词条件表达式定义 | 第20页 |
| 2.2 约束求解 | 第20-27页 |
| 2.2.1 输入变量相关约束收集 | 第21-22页 |
| 2.2.2 字符串常量转换为整型数 | 第22-23页 |
| 2.2.3 计算字符串变量取值长度 | 第23-24页 |
| 2.2.4 字符串约束转换 | 第24-27页 |
| 2.2.5 求解约束 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-30页 |
| 第三章 遗传算法生成字符串测试数据 | 第30-38页 |
| 3.1 解的逆变换 | 第30页 |
| 3.2 个体适应度计算 | 第30-35页 |
| 3.2.1 字符串距离比较方法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 字符串距离比较方法的不足 | 第33-34页 |
| 3.2.3 字符串距离比较的方法的改进 | 第34-35页 |
| 3.3 遗传算法选择策略 | 第35-36页 |
| 3.4 遗传算法交叉策略 | 第36页 |
| 3.5 遗传算法变异策略 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 实验结果性分析 | 第38-50页 |
| 4.1 实验目的 | 第38页 |
| 4.2 本文算法基本框架 | 第38-40页 |
| 4.3 用户登录模型试验结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4 URL模型试验结果分析 | 第42-45页 |
| 4.5 遗传算法适应度函数实验分析 | 第45-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 论文主要成果 | 第50页 |
| 5.2 下一步工作及展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第58-60页 |
| 作者及导师简介 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61-62页 |