利用遗传算法生成基于MC/DC的回归测试数据

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利用遗传算法生成基于MC/DC的回归测试数据

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利用遗传算法生成基于MC/DC的回归测试数据

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-13页
第1章绪论	第13-19页
1.1 研究的背景及意义	第13-14页
1.2 国内外研究历程与现状	第14-16页
1.3 本文研究内容	第16-17页
1.4 论文结构	第17-19页
第2章软件测试相关研究	第19-27页
2.1 软件测试	第19-22页
2.1.1 软件测试的概念及目的	第19-20页
2.1.2 软件测试的方法	第20-21页
2.1.3 测试用例设计	第21-22页
2.2 回归测试	第22-25页
2.2.1 回归测试相关概念	第22-23页
2.2.2 回归测试策略	第23-24页
2.2.3 回归测试用例选择技术研究	第24页
2.2.4 回归测试用例生成	第24-25页
2.3 本章小结	第25-27页
第3章基于MC/DC准则的目标条件组合生成方法	第27-39页
3.1 相关概念	第27-29页
3.2 MC/DC最小用例集生成	第29-34页
3.2.1 唯一原因法	第29-30页
3.2.2 屏蔽法	第30-31页
3.2.3 关键路径法	第31-33页
3.2.4 三者比较	第33-34页
3.3 不可用条件组合的检测	第34-36页
3.3.1 计算数据流信息	第35页
3.3.2 根据数据流信息检测不可用条件组合	第35-36页
3.4 目标条件组合确定	第36-37页
3.5 本章小结	第37-39页
第4章采用遗传算法生成回归测试数据	第39-47页
4.1 遗传算法概述	第39-41页
4.1.1 算法发展	第39页
4.1.2 标准遗传算法	第39-41页
4.2 遗传算法的实现	第41-46页
4.2.1 编码方法	第41页
4.2.2 适应度函数设计	第41-44页
4.2.3 将目标条件组合进行排序	第44-45页
4.2.4 初始种群的筛选	第45页
4.2.5 确定遗传操作分量	第45-46页
4.3 采用遗传算法生成测试数据的基本流程	第46页
4.4 本章小结	第46-47页
第5章实例验证	第47-57页
5.1 示例代码	第47-49页
5.2 原始程序的测试数据	第49-50页
5.3 确定程序的目标条件组合并对其排序	第50-54页
5.3.1 判定中未覆盖的条件组合的确定	第50-51页
5.3.2 判定的目标条件组合的确定	第51-54页
5.3.3 程序的目标条件组合的确定	第54页
5.4 初始种群的筛选及遗传操作分量的确定	第54页
5.5 设置遗传策略	第54页
5.6 结果对比分析	第54-56页
5.7 本章小结	第56-57页
第6章总结与展望	第57-59页
6.1 工作总结	第57页
6.2 展望	第57-59页
参考文献	第59-63页
作者攻读学位期间的科研成果	第63-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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