文档介绍：学位论文作者签名:孪刁星独创性声明学位论文版权使用授权书导师签名:,二?签字日期:劢年歹月勰日签字日期:〕В阩一月才日屋王测达周剑生盛煎量笾篡洼邀进学位论文题目:本人提交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中引用他人已经发表或出版过的研究成果,文中已加了特别标注。对本研究及学位论文撰写曾做出贡献的老师、朋友、同仁在文中作了明确说明并表示衷心感谢。本学位论文作者完全了解西南大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ椋韭畚模嚎诓槐C埽口保密期限至年’月止/
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蝴⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目录要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第滦髀邸选题的目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯遗传算法国内外的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文的主要工作及章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第氯砑馐苑椒ḿ笆萆杉际酢软件测试概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第乱糯惴ㄓ氩馐杂美伞遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....≡⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第赂慕笠糯惴ㄓ糜诓馐杂美伞测试用例生成模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..改进遗传算法的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...问谋嗦搿摘▲
.惴ㄖ罩固跫瓒ā本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第率笛橛敕治觥第伦芙嵊胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..硕士期间发表的论文和参与的课题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..糯ú僮鳌测试用例生成分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..惴ú⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯未来工作展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..致
一/嬲燃必用于测试用例生成的遗传算法改进蔓曼曼曼苎曼曼曼曼曼曼曼曼璺曼曼邑曼曼量笪皇曼曼曼蔓曼曼曼曼曼皇蔓曼曼舅舅摘要指导老师丁晓明副教授计算机软件与理论专业硕士研究生李柱关键词:遗传算法软件测试测试用例生成遗传算子随着软件行业的迅速发展,人们对软件质量的要求越来越高,如何评价和保证软件的质量成为一个急需解决的问题。软件测试随之产生,然而传统的软件测试基本都是由人工完成,随着当今的软件规模逐渐增长,造成工作量巨大,测试困难。因此,如何快速的进行测试和降低测试成本,成为软件测试的关键所在。鉴于工作量巨大和人为操作失误等因素,人们想到自动化软件测试方法,而进行自动化测试的关键之一就是测试用例生成的自动化,如今这一研究方向逐渐成为热点。遗传算法作为一种模拟自然界进化过程的随机搜索算法,具有内在的隐并行性和良好的全局寻优能力,能够自适应的调整搜索方向和指导优化搜索空间。因此被人们应用于测试用例的自动生成中。而遗传算法一些固有的缺点,如收敛速度较慢,容易形成早熟收敛,局部搜索能力较弱,且容易受参数的影响。而适应度函数和遗传算子是影响测试用例生成效率的关键。因此,如何对适应度函数和遗传算子进行改进,提高测试用例生成的效率和质量,成为测试用例自动化生成的关键。针对遗传算法在生成测试用例时的缺点,本文对分支函数插桩法得到的适应度函数进行了加权变换,设计了加权变化的适应度函数变换方法,然后设计了适应性变异算子、取反交叉算子和有效交叉点算子,以提高算法的全局搜索能力。本文主要针对如何使用遗传算法对测试用例进行生成这一问题就行探讨。首先,本文对遗传算法在生成测试用例时的缺点进行了分析,进而对传统测试用例生成方法进行了分析,然后对遗传算法的基本理论进行了详尽论述,分析了将遗传算法与测试用例生成相结合的理论依据。然后,提出了改进后的遗传算法用于测试用例生成时的设计方法。最后,本文将传统遗传算法和改进后的遗传算法氩馐杂美上嘟岷希萌切闻卸程序对二者生成测试用例效果进行了分析。实验表明,相比传统遗传算法,改进后遗传算法在测试用例生成方面,具有更高的时效性,能在一定程度上避免了算法的早熟收敛。
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