基于群智能算法的测试用例相关问题研究

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基于群智能算法的测试用例相关问题研究

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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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