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《基于啟發(fā)式搜索軟件測試數(shù)據(jù)自動生成》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得天津大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解天津大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)天津大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯
2、編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日簽字日期：年月日摘要近年來，用戶對軟件需求的復(fù)雜度在逐漸增高，軟件規(guī)模越來越龐大，軟件質(zhì)量問題得到了廣泛的關(guān)注。軟件測試是保障軟件質(zhì)量的有效手段，其中自動化測試技術(shù)能夠打破手工測試的局限性，通過自動生成測試數(shù)據(jù)，有效的提升了軟件測試的效率。本文研究如何將啟發(fā)式算法用于軟件測試數(shù)據(jù)的自動生成，并以三角形分類問題作為實例，驗證啟發(fā)式算法在測試數(shù)據(jù)自動生成上的優(yōu)勢。本文首先介紹了軟
3、件自動化測試的相關(guān)技術(shù)，重點研究面向路徑的測試數(shù)據(jù)自動生成技術(shù)。然后，詳細(xì)闡述啟發(fā)式算法相關(guān)概念。啟發(fā)式算法包括遺傳算法，模擬退火算法，蟻群算法以及禁忌算法等，是一組指導(dǎo)算法搜索方向的、建議性質(zhì)的規(guī)則集。本文重點研究遺傳和模擬退火算法在自動化測試方面的應(yīng)用。遺傳算法是一種全局優(yōu)化搜索方式，具有廣泛的實用性，是從生物的進(jìn)化過程抽象出來，基于概率意義，隨機(jī)進(jìn)行迭代進(jìn)化的方法。但是，遺傳算法具有自身的缺陷。例如，局部搜索能力不足、收斂速度慢以及穩(wěn)定性也較差。模擬退火算法是局部搜索算法的擴(kuò)展，針對遺傳算法的缺陷，將模擬退火算法與其相結(jié)
4、合，可以避免早熟現(xiàn)象的發(fā)生。隨后，本文詳細(xì)分析如何將遺傳退火算法用于自動化測試中，構(gòu)建應(yīng)用模型，搭建測試環(huán)境，并對染色體編碼以及構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)。針對路徑測試，提出了基于插樁的路徑測試數(shù)據(jù)自動生成方法。最后，以一個典型的例子對模型進(jìn)行實現(xiàn)，自動生成測試數(shù)據(jù)，并對結(jié)果進(jìn)行分析，驗證遺傳退火算法在測試數(shù)據(jù)自動生成上的優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：軟件測試，測試數(shù)據(jù)自動生成，遺傳算法，模擬退火算法ABSTRACTInrecentyears,asthecomplexityofthesoftwaregraduallyincreasedandthesca
5、lebecamehuge,softwaretestingismoreandmoreimportant.Thelimitationofmanualtestingisbrokenbyautomationsoftwaretesttechnology,soitenhancestheefficiencyofgeneratingtestdata.Thispaperdiscussesaboutheuristicalgorithmforautomaticgenerationofsoftwaretestdata,andtakesthetrian
6、gleproblemasanexampletoverifythatheuristicalgorithmhasahigherefficiencyintheautomatictestdatageneration.First,thispaperintroducesautomatictestingtechnologyandfocusesonautomatictestdatageneration-pathoriented.Then,itelaboratesheuristicalgorithmsindetail.Heuristicalgo
7、rithms,includinggeneticalgorithms,simulatedannealingalgorithm,antcolonyalgorithmandTabusearchalgorithmisasetofproposedrulesguidingthesearchdirection.Thispaperfocusesongeneticandsimulatedannealingalgorithm.Geneticalgorithmsabstractedawayfromthebiologicalevolutionaryp
8、rocess,basedonthesenseofprobability,randomiterativeevolution.Thegeneticalgorithmisaglobaloptimizationsearchmode,withawiderangeofpractical.
