文档介绍：作者签名:—丛作者签名:垄遨后颍撼省导师签名::本学位论文属于保密范围,在上年解密后适用本授曲竺:』:,‘北京化工大学位论文原创性声明所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重’要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校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,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。本人郑重声明:日期:
㈣咖删㈨学位论文数据集茎呈茎茎Ⅲ㈣—学位论文评阅及答辩委员会情况中图分类号学科分类号论文编号公开学位授予单位代码学位授予单位名称北京化工大学作者姓名王林学获学位专业名称计算机应用技术获学位专业代码·自然科学基金项目软件测试与软件可靠性基于改进型遗传算法的面向路径测试数据生成关键词遗传算法;程序路径;测试数据生成;程序结构信息论文答辩日期宰论文类型基础研究学科专长指导教师赵瑞莲过程工业监测、编译技彭四伟副教授赵会群分布式系统、网格计算、::⊙。密级号课题来源研究方向论文题目姓名职称工作单位评阅人术应用、Ⅸ中国图书资料分类法》查询。查询。.
基于改进型遗传算法的面向路径测试数据生成摘要测试数据生成是软件测试过程中最重要的一环。如何在有限的时间及资源条件下生成尽可能有效的测试数据是一个具有重要理论意义和应用价值的课题。手工生成测试数据需要耗费大量的人力物力,并且生成的测试数据不够充分且具有大量的冗余。软件测试数据的自动生成可以提高软在基于软件结构的测试中,路径覆盖是一种常用的测试覆盖准则。遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法,通过对个体进行选择、交叉、变异等操作,通过逐步迭代来生成满足要求的解。由于其适用。但在用传统遗传算法生成面向路径的测试数据时。没有考虑被测程序的结构信息,因而算法迭代次数过多,测试生成效率低下。为提高软件测试数据的生成效率,本文提出了一种改进的遗传算法,利用被测程序的结构信息来辅助交叉、变异点的选取,通过更有针对性的交叉、变异操作来降低测试数据生成所需的迭代次数,并开发了一套利用改进型遗传算法进行面向路径测试数据自动生成的原型系统,可以实现语言被测程序的测试数据自动生成。大量实验表明,本文提出的改进型遗传算法在应用于面向路径的测试数据自动生成时,比传统遗传算法具有更快的收敛速度,更高的测试数据生成效率。件测试的效率。应性强、具有全局搜索能力等特点,在面向路径的测试数据生成中广泛应
关键词:遗传算法,程序路径,测试数据生成,程序结构信息北京化工人学硕:貉宦畚
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章面向程序路径的测试数据生成方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于改进型遗传算法的面向路径测试数据生成。⋯⋯⋯⋯..第四章原型系统的设计与实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯面向路径测试数据生成概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.嫦蚵肪恫馐允莞哺亲荚颉基于静态法的面向路径测试数据生成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.改进型遗传算法的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文主要贡献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...绦蚵肪兜亩ㄒ濉璼基于随机法的面向路径测试数据生成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于启发式搜索算法的面向路径测试数据生成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..