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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于多种群遗传算法的多路径回归测试数据生成方法研究
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基于多种群遗传算法的多路径回归测试数据生成方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 回归测试数据生成研究第12-13页
        1.2.2 多种群遗传算法应用研究第13-14页
    1.3 本文主要工作内容第14-16页
    1.4 本文组织框架第16-17页
    1.5 本章小结第17-18页
第二章 相关研究综述第18-27页
    2.1 软件测试概念及方法第18-19页
    2.2 回归测试第19-22页
        2.2.1 回归测试概念第19页
        2.2.2 回归测试策略第19-21页
        2.2.3 回归测试过程第21-22页
    2.3 路径测试问题描述第22-23页
    2.4 不可达路径的检测第23-24页
    2.5 面向路径的测试数据生成第24-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第三章 遗传算法第27-39页
    3.1 遗传算法第27-35页
        3.1.1 遗传算法简介第27-28页
        3.1.2 遗传算法的特点第28-29页
        3.1.3 遗传算法的运算流程第29-30页
        3.1.4 遗传算法的实现方法第30-35页
    3.2 多种群遗传算法第35-38页
        3.2.1 多种群遗传算法原理第36页
        3.2.2 影响个体迁移的关键因素第36-37页
        3.2.3 多种群遗传算法的结构形式第37-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第四章 基于多种群遗传算法的多路径回归测试数据生成第39-53页
    4.1 引言第39页
    4.2 多路径回归测试数据生成优化问题建立第39-42页
        4.2.1 相关概念第39-40页
        4.2.2 目标路径处理第40-41页
        4.2.3 目标模型的建立第41-42页
    4.3 改进的多种群遗传算法第42-45页
        4.3.1 改进的算法结构形式第43-44页
        4.3.2 改进的遗传算子第44-45页
        4.3.3 改进的迁移策略第45页
    4.4 改进的多种群遗传算法进化生成多路径回归测试数据第45-52页
        4.4.1 算法实现过程描述第45-47页
        4.4.2 确定编码方法第47-48页
        4.4.3 初始种群生成第48-49页
        4.4.4 确定遗传操作分量第49页
        4.4.5 适应度函数构造第49-51页
        4.4.6 算法的运行参数设置第51-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第五章 实验及分析第53-68页
    5.1 系统介绍第53-55页
        5.1.1 系统框架结构第53-54页
        5.1.2 系统功能界面第54-55页
    5.2 实验环境和实验数据第55-56页
        5.2.1 实验环境第55页
        5.2.2 实验数据第55-56页
    5.3 实验参数和评价指标第56页
    5.4 实验与结果分析第56-67页
        5.4.1 针对三角形分类程序实验进行分析第56-61页
        5.4.2 针对冒泡排序程序进行实验分析第61-66页
        5.4.3 改进的适应度函数有效性实验分析第66-67页
    5.5 本章小结第67-68页
总结和展望第68-70页
    研究工作总结第68-69页
    工作展望第69-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第74-75页
致谢第75-76页
附件第76页

 
 
论文编号BS3241263,这篇论文共76
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