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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向路径的测试数据生成方法的研究
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面向路径的测试数据生成方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景和意义第12-13页
    1.2 研究现状第13-15页
    1.3 本文研究内容第15-16页
    1.4 本文结构第16-17页
第2章 软件测试技术及测试数据生成方法第17-29页
    2.1 软件测试技术第17-22页
        2.1.1 软件测试的概念第17页
        2.1.2 软件测试的原则第17-18页
        2.1.3 软件测试的过程第18-19页
        2.1.4 软件测试技术分类第19-22页
    2.2 测试数据自动生成方法第22-24页
        2.2.1 随机法第22页
        2.2.2 静态法第22页
        2.2.3 动态法第22-23页
        2.2.4 试探法第23-24页
    2.3 测试数据搜索算法第24-28页
        2.3.1 模拟退火算法第24-25页
        2.3.2 遗传算法第25-26页
        2.3.3 粒子群算法第26-28页
    2.4 小结第28-29页
第3章 改进的吸引排斥粒子群算法第29-39页
    3.1 吸引排斥粒子群算法第29-31页
    3.2 吸引排斥粒子群算法分析第31-32页
        3.2.1 收敛性分析第31-32页
        3.2.2 排斥扩散效率分析第32页
    3.3 RARPSO 算法第32-35页
        3.3.1 新的种群多样性指标第32-33页
        3.3.2 新的排斥扩散方式第33-34页
        3.3.3 RARPSO 算法的流程第34-35页
    3.4 算法性能测试第35-38页
    3.5 小结第38-39页
第4章 基于 RARPSO 算法的单路径测试数据生成第39-46页
    4.1 基于 RARPSO 算法的单路径测试数据生成模型第39-40页
    4.2 测试环境的构造第40-42页
        4.2.1 程序分析与插装第40-42页
        4.2.2 参数选取第42页
    4.3 适应度函数的构造第42-43页
    4.4 单路径测试数据生成实验第43-45页
    4.5 小结第45-46页
第5章 基于 MNPSO 算法的多路径测试数据生成第46-55页
    5.1 多生境粒子群算法第46-50页
        5.1.1 小生境第46-47页
        5.1.2 MNPSO 算法第47-49页
        5.1.3 MNPSO 算法的流程第49-50页
    5.2 基于 MNPSO 算法的多路径测试数据生成模型第50-51页
    5.3 适应度函数的构造第51-52页
    5.4 多路径测试数据生成实验第52-54页
        5.4.1 简单路径覆盖实验第52-53页
        5.4.2 复杂路径覆盖实验第53-54页
    5.5 小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-62页
致谢第62-63页
附录 A 攻读学位期间发表的论文与获得的成果第63-64页
附录 B 攻读学位期间参加的科研项目第64页

 
 
论文编号BS3426127,这篇论文共64
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