基于遗传算法的MC/DC测试数据自动生成技术研究



基于遗传算法的MC/DC测试数据自动生成技术研究

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基于遗传算法的MC/DC测试数据自动生成技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
· 课题的背景和意义	第10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 国外研究现状	第10-12页
· 国内研究现状	第12-13页
· 课题主要研究内容及章节安排	第13-14页
第2章测试数据自动生成技术理论基础	第14-30页
· 软件测试概述	第14-15页
· 软件测试的定义	第14页
· 软件测试的目标	第14页
· 软件测试的原则	第14-15页
· 测试数据自动生成技术概述	第15-20页
· 测试数据自动生成的定义	第15-16页
· 测试数据自动生成技术的分类	第16-20页
· 基于遗传算法的测试数据自动生成可行性分析	第20-29页
· 遗传算法概述	第20-28页
· 可行性分析	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第3章基于遗传算法的测试数据自动生成技术研究	第30-42页
· 基于遗传算法的测试数据自动生成流程	第30-32页
· 测试数据自动生成的覆盖准则选择问题	第32-34页
· 分支覆盖准则的缺陷	第32-33页
· 修正条件判定覆盖(MC/DC)准则	第33-34页
· 用于测试数据自动生成的遗传算法适应度函数构造问题	第34-41页
· 传统的适应度函数	第34-36页
· 传统适应度函数的局限性	第36-38页
· 几种改进方法及本文改进思想	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
第4章基于遗传算法的MC/DC测试数据自动生成算法	第42-58页
· 静态分析及MC/DC测试用例预期结果集的生成	第42-44页
· 静态分析	第42页
· MC/DC测试用例预期结果集的生成	第42-44页
· 参数编码	第44-45页
· 适应度函数构造及代码插桩	第45-53页
· 控制依赖关系适应度函数	第45-47页
· 基于链接法思想的数据依赖关系适应度函数	第47-49页
· 分支适应度函数	第49-51页
· 代码插桩	第51-52页
· 总的适应度函数获取及评价	第52-53页
· 遗传操作设计	第53-56页
· 选择和精英保留策略	第53-54页
· 交叉操作和变异操作	第54-56页
· 基于遗传算法的MC/DC测试数据自动生成框架	第56页
· 本章小结	第56-58页
第5章结果仿真与分析	第58-67页
· 验证程序	第58页
· 与使用传统适应度函数的遗传算法的比较	第58-62页
· 算法参数设置	第59页
· 新适应度函数的有效性验证及输入空间域的影响	第59-61页
· 搜索迭代次数的影响	第61-62页
· 与其他搜索算法的比较	第62-64页
· 算法参数设置	第62页
· 三种算法的比较结果分析	第62-64页
· 应用实例	第64-66页
· 本章小结	第66-67页
结论	第67-68页
参考文献	第68-73页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第73-74页
致谢	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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