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基于群智能算法的测试用例相关问题研究

论文目录
摘要第1-7页
abstract第7-12页
第一章 绪论第12-20页
 1.1 研究背景第12-13页
 1.2 国内外研究现状第13-16页
  1.2.1 测试用例集约简第13-14页
  1.2.2 测试用例优先级排序第14-15页
  1.2.3 群智能算法第15-16页
 1.3 本文主要研究工作第16-17页
 1.4 论文章节安排第17-20页
第二章 相关技术研究第20-36页
 2.1 回归测试第20-23页
  2.1.1 回归测试的基本概念第20页
  2.1.2 回归测试的方法第20-21页
  2.1.3 测试用例第21-23页
 2.2 测试用例集约简相关技术第23-26页
  2.2.1 测试用例集约简定义第23页
  2.2.2 传统的约简方法第23-25页
  2.2.3 经典群智能算法的约简方法第25-26页
 2.3 测试用例优先级排序相关技术第26-28页
  2.3.1 测试用例优先级排序定义第26页
  2.3.2 常见的测试用例优先级排序算法第26-28页
 2.4 群智能算法第28-34页
  2.4.1 群智能算法概述第28页
  2.4.2 群智能算法的特点第28-29页
  2.4.3 常见群智能算法第29-34页
 2.5 本章小结第34-36页
第三章技术原理及求解方法第36-44页
 3.1 多目标优化问题第36-39页
  3.1.1 多目标优化问题的数学建模第36页
  3.1.2 多目标优化问题的基本概念第36-37页
  3.1.3 多目标Pareto最优解集第37-38页
  3.1.4 多目标群体分布性第38-39页
 3.2 测试用例集约简第39-41页
  3.2.1 测试用例集约简基本概念第39-40页
  3.2.2 测试用例集约简的数学建模第40-41页
 3.3 测试用例优先级排序第41-43页
  3.3.1 测试用例集优先级定义第41页
  3.3.2 多目标测试用例优先级排序第41-42页
  3.3.3 测试用例集排序的评测指标第42-43页
 3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于佳点集萤火虫算法的测试用例集约简第44-56页
 4.1 萤火虫算法第44-46页
  4.1.1 传统萤火虫算法第44-45页
  4.1.2 佳点集第45-46页
  4.1.3 佳点集萤火虫算法第46页
 4.2 佳点集萤火虫算法算例第46-51页
  4.2.1 测试函数第46-50页
  4.2.2 算法结果分析第50-51页
 4.3 测试用例集约简建模第51-52页
  4.3.1 二元优化问题第51页
  4.3.2 算法描述第51-52页
 4.4 实验分析第52-55页
  4.4.1 实验环境第52页
  4.4.2 实验内容第52-53页
  4.4.3 实验结果第53-54页
  4.4.4 实验分析第54-55页
 4.5 本章小结第55-56页
第五章 基于蝙蝠免疫算法的测试用例集排序第56-70页
 5.1 蝙蝠算法第56-58页
  5.1.1 蝙蝠算法定义第56页
  5.1.2 蝙蝠算法的实现第56页
  5.1.3 蝙蝠算法的流程第56-58页
  5.1.4 算法分析第58页
 5.2 人工免疫系统第58-62页
  5.2.1 人工免疫系统的基本概念第58-59页
  5.2.2 人工免疫算法基本框架第59-60页
  5.2.3 人工免疫算法的流程第60-62页
 5.3 测试用例优先级排序设计第62-65页
  5.3.1 多目标蝙蝠免疫算法分析第62页
  5.3.2 蝙蝠编码及更新第62-64页
  5.3.3 算法流程第64-65页
 5.4 实验分析第65-68页
  5.4.1 实验环境第65页
  5.4.2 实验内容第65页
  5.4.3 实验结果及分析第65-68页
 5.5 本章小结第68-70页
第六章 总结与展望第70-72页
 6.1 研究工作总结第70-71页
 6.2 进一步研究工作第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
作者攻读学位期间发表的学术论文第77页

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