| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 软件测试用例生成技术 | 第16-28页 |
| ·软件测试概述 | 第16-18页 |
| ·软件测试的发展 | 第16页 |
| ·软件测试的定义和目的 | 第16-17页 |
| ·软件测试方法的分类 | 第17-18页 |
| ·软件测试过程 | 第18页 |
| ·测试数据的生成方法 | 第18-20页 |
| ·黑盒测试数据的生成方法 | 第19页 |
| ·白盒测试数据的生成方法 | 第19-20页 |
| ·基本路径测试方法 | 第20-23页 |
| ·路径测试的基本思想 | 第20页 |
| ·程序流图 | 第20-21页 |
| ·路径计算方法 | 第21-23页 |
| ·基本路径测试方法的扩展研究 | 第23-26页 |
| ·基本思想 | 第23-24页 |
| ·词法分析 | 第24-25页 |
| ·路径测试用例自动生成的基本步骤 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于遗传算法的测试数据自动生成方法的研究 | 第28-50页 |
| ·遗传算法概述 | 第28-29页 |
| ·遗传算法发展与研究 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29页 |
| ·遗传算法理论 | 第29-36页 |
| ·基本概念 | 第29-30页 |
| ·编码 | 第30-31页 |
| ·种群 | 第31页 |
| ·适应度函数 | 第31-33页 |
| ·选择操作 | 第33页 |
| ·交叉过程 | 第33-35页 |
| ·变异过程 | 第35-36页 |
| ·遗传算法在测试数据生成中理论基础与计算流程 | 第36-38页 |
| ·遗传算法在测试数据生成的理论基础 | 第36-37页 |
| ·基本遗传算法的计算流程 | 第37-38页 |
| ·自适应遗传算法及其改进 | 第38-45页 |
| ·自适应遗传算法（AGA） | 第39-41页 |
| ·自适应遗传算法的改进（IAGA） | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-45页 |
| ·一种基于遗传算法的测试数据自动生成模型 | 第45-47页 |
| ·设计思想 | 第45-46页 |
| ·组成部分 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-50页 |
| 第四章 基于遗传算法测试数据自动生成模型的设计与实现 | 第50-68页 |
| ·测试数据自动生成模型的设计 | 第50-54页 |
| ·参数编码设计 | 第50-51页 |
| ·适应度函数的设计 | 第51-52页 |
| ·遗传算法部分的设计 | 第52-53页 |
| ·算法流程 | 第53-54页 |
| ·测试数据自动生成模型的实现 | 第54-61页 |
| ·被测程序静态分析 | 第54-56页 |
| ·个体和种群的设定 | 第56页 |
| ·适应度函数实现 | 第56-58页 |
| ·遗传算子函数实现 | 第58-61页 |
| ·程序运行 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第76页 |