基于退火遗传算法的测试用例自动生成

摘要

本文作者首先介绍了软件测试的基本理论和测试用例的自动生成技术.其中,重点阐述了面向结构的测试用例的自动生成技术及一些现有的实现方法,并在系统地比较之后指出人工智能技术在这一领域将大有作为.随后,本文分别介绍了遗传算法和模拟退火算法的基本原理、实现步骤和各自的优缺点.从而进一步根据二者优势互补的特性,提出采用混合算法以提高算法的性能.紧接着,作者提出了基于模拟退火遗传算法的结构测试用例自动生成系统的框架结构,并重点阐述了系统实现过程中需要解决的一些关键技术:如编码问题、适应度函数的选取问题和遗传算子的改进等.在解决了这些关键技术之后,作者采用VC++语言编程实现了测试用例自动生成系统的核心算法--模拟退火遗传算法,并采用VB开发了C语言解析器和图形用户界面.

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1立题背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要工作

1.4论文结构

第2章软件测试及其用例的自动生成技术

2.1软件测试概述

2.1.1软件测试的定义

2.1.2软件测试的分类

2.1.3软件测试的阶段

2.1.4软件测试的目标

2.1.5软件测试的原则

2.2测试用例的自动生成技术

2.2.1面向功能的测试数据的自动生成技术

2.2.2面向结构的测试数据的自动生成技术

第3章模拟退火遗传算法

3.1遗传算法

3.1.1基本遗传操作

3.1.2遗传算法应用中的一些基本问题

3.1.3遗传算法的问题和改进

3.2模拟退火算法

3.2.1模拟退火算法的思想

3.2.2模拟退火的全局收敛性

3.2.3模拟退火的步骤

3.3混合算法

第4章基于退火遗传算法的测试用例的自动生成

4.1系统框架

4.2参数的编码

4.2.1参数的选取

4.2.2参数编码的原则

4.2.3多参数编码的方法

4.2.4不同数据类型的编码

4.3适应度函数的构造

4.3.1分支函数

4.3.2适应度函数

4.4遗传算子的改进方案

4.4.1采用多点交叉并均分交叉点

4.4.2控制变异位置

4.5 GSA算法的实现

4.6具原型的开发

第5章实验

5.1 工具演示

5.2效果分析1

5.2效果分析2

5.3需要说明的问题

第6章结束语

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间录用发表的论文

攻读硕士学位期间参与的科研项目