应用自适应差分进化算法优化软件测试数据的研究
发布时间：2022-12-09 05:06
软件测试作为保证软件产品质量的重要手段,一直以来受到行业人士及学者的关注。软件测试的主要目的是在测试过程中尽可能多地发现软件产品中存在的错误或潜在缺陷,很显然软件测试是软件开发过程中非常重要的环节。而软件测试中测试用例的生成效率及质量又影响着整个测试流程的效果,因此如何设计出一个高效的测试用例生成方法,对软件测试来说至关重要。差分进化算法是一种具有较强的全局收敛能力和鲁棒性的进化算法,属于基于群体的启发式优化算法的一种。差分进化算法本身具有容易实现、结构简单、鲁棒性强和收敛速度快等优势,能够很好地应用于软件测试用例的自动化产生。但是标准的差分进化算法需要人工依照先验知识事先设置好控制参数,并在后期不断调整以提高算法效率;而且同其他智能搜索算法类似,在算法进化后期易陷入局部最优,不能很好地直接用于软件测试用例的产生,因此如何改进差分进化算法对收敛速度和收敛精度的提高,更好的应用于测试用例的自动化产生非常重要。本文主要围绕自适应差分进化算法的优化展开研究,并及将其应用于基于路径覆盖的测试用例的自动化产生。主要工作在于:首先,本文对软件测试的重要性进行了概述;同时对现有的差分进化算法及自适应...
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 研究背景与意义
1.3 国内外研究现状
1.4 本文主要内容
1.5 本文内容安排
1.6 本章小结
第2章 预备知识
2.1 差分进化算法
2.1.1 种群初始化操作
2.1.2 变异操作
2.1.3 交叉与选择操作
2.2 自适应差分进化算法
2.3 软件测试用例自动生成技术
2.3.1 软件测试定义与分类
2.3.2 基于路径覆盖的软件测试数据生成
2.4 本章小结
第3章 增强型反向学习的自适应差分进化算法
3.1 引言
3.2 基础知识
3.2.1 控制参数设置
3.2.2 反向学习概述
3.3 OL-ADE算法
3.3.1 算法概述
3.3.2 基于反向学习的最优个体x_(opbest)的选择
3.3.3 φ_i的选择标准
3.3.4 改进的自适应差分进化算法理论分析
3.3.5 算法相关代码
3.4 实验分析
3.4.1 实验参数
3.4.2 收敛精度与收敛速度
3.4.3 算法可靠性
3.5 本章小结
第4章 应用自适应差分进化算法优化测试数据
4.1 引言
4.2 基础知识
4.2.1 自适应控制参数
4.2.2 质心定理
4.3 差分进化算法改进
4.3.1 x_(wbest)的选择标准
4.4 CADE算法应用于测试数据的生成
4.4.1 适应度函数的构造
4.4.2 测试数据生成模型
4.5 实验分析
4.5.1 冒泡排序
4.5.2 三角形判断
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
图表目录
List of Figure and Tables
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于关键点路径的快速测试用例自动生成方法[J]. 丁蕊,董红斌,张岩,冯宪彬. 软件学报. 2016(04)
[2]基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法[J]. 邵鹏,吴志健,周炫余,邓长寿. 电子学报. 2015(11)
[3]基于路径相关性的回归测试数据进化生成[J]. 吴川,巩敦卫. 计算机学报. 2015(11)
[4]安全关键系统及其软件方法[J]. 杨启亮,邢建春,王平. 计算机应用与软件. 2011(02)
[5]数据同化框架下基于差分进化的遥感图像融合[J]. 陈荣元,林立宇,王四春,秦前清. 自动化学报. 2010(03)
[6]如何改善路径测试用例生成的搜索算法[J]. 万琳,张威,赵鹏宇. 装甲兵工程学院学报. 2006(02)
[7]基于Z路径覆盖的测试用例自动生成技术研究[J]. 夏辉,宋昕,王理. 现代电子技术. 2006(06)
[8]软件测试研究进展[J]. 单锦辉,姜瑛,孙萍. 北京大学学报(自然科学版). 2005(01)
[9]一个面向路径的软件测试辅助工具[J]. 邱晓康,李宣东. 电子学报. 2004(S1)
硕士论文
[1]政府信息发布在危机事件舆论中的作用及机制[D]. 杨斯维.西南政法大学 2012
本文编号：3714885
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 研究背景与意义
1.3 国内外研究现状
1.4 本文主要内容
1.5 本文内容安排
1.6 本章小结
第2章 预备知识
2.1 差分进化算法
2.1.1 种群初始化操作
2.1.2 变异操作
2.1.3 交叉与选择操作
2.2 自适应差分进化算法
2.3 软件测试用例自动生成技术
2.3.1 软件测试定义与分类
2.3.2 基于路径覆盖的软件测试数据生成
2.4 本章小结
第3章 增强型反向学习的自适应差分进化算法
3.1 引言
3.2 基础知识
3.2.1 控制参数设置
3.2.2 反向学习概述
3.3 OL-ADE算法
3.3.1 算法概述
3.3.2 基于反向学习的最优个体x_(opbest)的选择
3.3.3 φ_i的选择标准
3.3.4 改进的自适应差分进化算法理论分析
3.3.5 算法相关代码
3.4 实验分析
3.4.1 实验参数
3.4.2 收敛精度与收敛速度
3.4.3 算法可靠性
3.5 本章小结
第4章 应用自适应差分进化算法优化测试数据
4.1 引言
4.2 基础知识
4.2.1 自适应控制参数
4.2.2 质心定理
4.3 差分进化算法改进
4.3.1 x_(wbest)的选择标准
4.4 CADE算法应用于测试数据的生成
4.4.1 适应度函数的构造
4.4.2 测试数据生成模型
4.5 实验分析
4.5.1 冒泡排序
4.5.2 三角形判断
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
图表目录
List of Figure and Tables
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于关键点路径的快速测试用例自动生成方法[J]. 丁蕊,董红斌,张岩,冯宪彬. 软件学报. 2016(04)
[2]基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法[J]. 邵鹏,吴志健,周炫余,邓长寿. 电子学报. 2015(11)
[3]基于路径相关性的回归测试数据进化生成[J]. 吴川,巩敦卫. 计算机学报. 2015(11)
[4]安全关键系统及其软件方法[J]. 杨启亮,邢建春,王平. 计算机应用与软件. 2011(02)
[5]数据同化框架下基于差分进化的遥感图像融合[J]. 陈荣元,林立宇,王四春,秦前清. 自动化学报. 2010(03)
[6]如何改善路径测试用例生成的搜索算法[J]. 万琳,张威,赵鹏宇. 装甲兵工程学院学报. 2006(02)
[7]基于Z路径覆盖的测试用例自动生成技术研究[J]. 夏辉,宋昕,王理. 现代电子技术. 2006(06)
[8]软件测试研究进展[J]. 单锦辉,姜瑛,孙萍. 北京大学学报(自然科学版). 2005(01)
[9]一个面向路径的软件测试辅助工具[J]. 邱晓康,李宣东. 电子学报. 2004(S1)
硕士论文
[1]政府信息发布在危机事件舆论中的作用及机制[D]. 杨斯维.西南政法大学 2012
本文编号：3714885
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3714885.html
