掃一掃
關(guān)注中圖網(wǎng)
官方微博
中圖價(jià):¥37.0
加入購物車
軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787577209630
- 條形碼：9787577209630 ; 978-7-5772-0963-0
- 裝幀：簡(jiǎn)裝本
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法研究 本書特色
本書圖文并茂，以實(shí)用為主，且附錄中包含6種算法的主要代碼： GA算法主要代碼、HGS算法主要代碼 、ACA算法主要代碼、TSR-ACA算法主要代碼、TSR-GAA算法主要代碼、RTSR-HGS算法主要代碼。
軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書在滿足測(cè)試需求集的條件下,對(duì)測(cè)試用例集進(jìn)行約簡(jiǎn),使得測(cè)試運(yùn)行代價(jià)*小,從而達(dá)到節(jié)約測(cè)試成本、提高測(cè)試效率的目的。本書詳細(xì)介紹了蟻群算法、遺傳算法、改進(jìn)的蟻群算法、遺傳算法和蟻群算法相融合的算法、改進(jìn)的 HGS算法等約簡(jiǎn)測(cè)試用例集的算法。本書的重點(diǎn)在于約簡(jiǎn)測(cè)試用例集的同時(shí),令所花的測(cè)試運(yùn)行代價(jià)*小,且保證約簡(jiǎn)后測(cè)試用例集的錯(cuò)誤檢測(cè)能力不會(huì)降低。本書的特色在于,在對(duì)這些算法在理論上進(jìn)行描述的同時(shí),執(zhí)行了嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)來佐證結(jié)論。本書可作為高年級(jí)本科生、軟件測(cè)試方向的研究生、有興趣的青年學(xué)者的參考書。
軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法研究軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法研究 前言
軟件測(cè)試是軟件開發(fā)過程中非常重要的部分。隨著軟件的規(guī)模越來越龐大,花費(fèi)在軟件測(cè)試工作上的時(shí)間、人力、物力也越來越多。測(cè)試用例集的數(shù)量及每個(gè)測(cè)試用例的運(yùn)行代價(jià)決定著軟件測(cè)試的成本及效率。在保證軟件測(cè)試的質(zhì)量和對(duì)軟件關(guān)鍵操作進(jìn)行充分測(cè)試的前提下,如何使用代價(jià)小且盡可能少的測(cè)試用例來充分測(cè)試軟件,從而降低軟件測(cè)試的成本和提高測(cè)試效率是本書研究的重點(diǎn)內(nèi)容。
解決測(cè)試用例集約簡(jiǎn)問題的途徑有兩種，一種是進(jìn)行測(cè)試用例的選擇,另一種則是采用測(cè)試用例集約簡(jiǎn)技術(shù)。測(cè)試用例的選擇就是從原始用例集中選擇出一個(gè)測(cè)試用例子集,其能夠覆蓋所有的修改,但這種方法一般不能提供與原始測(cè)試用例集一樣的測(cè)試覆蓋度。本文主要關(guān)注的是第二種方法,即在原始用例集中,找到一個(gè)近似運(yùn)行代價(jià)*小的測(cè)試用例子集,并能夠提供與原始測(cè)試用例集一樣的測(cè)試覆蓋度。為了盡量減少軟件測(cè)試的費(fèi)用,我們?cè)谧鰷y(cè)試用例集的約簡(jiǎn)時(shí),不僅要減少用例的個(gè)數(shù),還必須考慮測(cè)試用例的運(yùn)行代價(jià)，并且每個(gè)測(cè)試用例的運(yùn)行代價(jià)是不相等的。
本書分為四個(gè)部分。
**部分即第1章的緒論部分，給出概要性的介紹，
第二部分是軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)的理論基礎(chǔ),由第2章、第3章和第4章組成。第2章介紹了軟件測(cè)試的概念,測(cè)試用例集約簡(jiǎn)的相關(guān)定義和術(shù)語,以及用貪心算法、HGS算法和GRE算法解決測(cè)試用例集約簡(jiǎn)問題的步驟等第3章是以基本蟻群算法為核心展開的,在這一章中介紹了蟻群算法的思想并詳細(xì)闡述了如何用基本蟻群算法約簡(jiǎn)測(cè)試用例集,并且分析了此算法存在的問題及如何進(jìn)行改進(jìn)。第4章以基本遺傳算法為基礎(chǔ),介紹了遺傳算法的基本思想及原理。
第三部分詳細(xì)闡述了作者提出的3種算法,由第5章至第7章組成。第5章在基本蟻群算法的基礎(chǔ)上,考慮了每個(gè)測(cè)試用例的運(yùn)行代價(jià),其中,每個(gè)測(cè)試用例的運(yùn)行代價(jià)是不相等的,于是引人了變異因子來增加螞蟻選擇路徑的隨機(jī)性,使得蟻群既能快速找到*佳路徑,又不會(huì)限于局部*優(yōu)。第5章將蟻群算法和遺傳算法進(jìn)行融合,首先利用遺傳算法的快速隨機(jī)全局搜索能力生成蟻群算法的初始信息素,然后利用蟻群算法的正反饋性,快速得到約簡(jiǎn)測(cè)試用例集的近似*優(yōu)解。第6章在約簡(jiǎn)回歸測(cè)試用例集的時(shí)候綜合考慮了測(cè)試用例的測(cè)試覆蓋度、測(cè)試運(yùn)行代價(jià)和錯(cuò)誤檢測(cè)能力3個(gè)因素,該算法在有效約簡(jiǎn)回歸測(cè)試用例集的同時(shí)能保證約簡(jiǎn)后的測(cè)試用例集的錯(cuò)誤檢測(cè)能力。
在第四部分為第8章,設(shè)計(jì)了一個(gè)原型系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),把作者提出的3種算法和3種經(jīng)典算法進(jìn)行比較,對(duì)本書提出的3種算法進(jìn)行了性能評(píng)估。本書圖文并茂,以實(shí)用為主,力求能夠成為高年級(jí)本科生、軟件測(cè)試方向的研究生、有興趣的青年學(xué)者在研究相關(guān)主題時(shí)的參考書。本書受到“新能源汽車與智慧交通”湖北省優(yōu)勢(shì)特色學(xué)科群(Hubei Superior and Distinctive Discipline Group of“New Energy Vehicle and Smart Transportation”)的資助。由于編者水平有限,缺點(diǎn)和錯(cuò)誤在所難免,希望廣大讀者給予批評(píng)指正,對(duì)此作者深表謝意。
軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法研究 目錄
第 1章 緒論 / 1
1. 1 研究背景及意義 /2
1. 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 / 3
1. 3 研究的主要內(nèi)容 /5
第 2章 軟件測(cè)試及測(cè)試用例集約簡(jiǎn)技術(shù) /7
2. 1 軟件測(cè)試 /8
2. 1. 1 軟件測(cè)試的概念 /8
2. 1. 2 測(cè)試用例的定義 /9
2. 1. 3 軟件測(cè)試的分類 /9
2. 1. 4 軟件測(cè)試的 目 的 /10
2. 1. 5 軟件測(cè)試的原則 /12
2. 2 測(cè)試用例集約簡(jiǎn)的相關(guān)定義和術(shù)語 /15
2. 3 幾種典型的測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法介紹 /17
2. 3. 1 貪 心 算法 /17
2. 3. 2 HGS算法 /19
2. 3. 3 GRE算法 /19
2. 3. 4 整數(shù)規(guī)劃算法 /22
2. 4 性能分析及實(shí)例研究 /24
第 3章 基本蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /26
3. 1 蟻群算法的思想起源 /27
3. 2 蟻群算法的基本原理 /28
3. 3 蟻群算法及其改進(jìn) /31
3. 3. 1 蟻群算法框架 /32
3. 3. 2 蟻群算法的程序流程圖 /33
3. 3. 3 蟻群算法的數(shù)學(xué)模型 /33
3. 3. 4 蟻群算法的參數(shù) /37
3. 4 蟻群算法的仿真實(shí)現(xiàn) /37
3. 5 蟻群算法的意義及應(yīng)用 /38
3. 5. 1 蟻群算法的意義 /38
3. 5. 2 蟻群算法的應(yīng)用 /39
第 4章 基本遺傳算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /42
4. 1 遺傳算法的思想起源 /43
4. 2 遺傳算法的基本原理 /45
4. 2. 1 遺傳算法概述 /45
4. 2. 2 遺傳算法的特點(diǎn) /47
4. 2. 3 遺傳算法的基本步驟 /48
4. 3 遺傳算法及其改進(jìn) /53
4. 4 遺傳算法的應(yīng)用 /56
第 5章 基于變異因子的蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /59
5. 1 問題描述 /60
5. 2 基于變異因子的蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法(TSR-ACA)算法 /61
5. 2. 1 基本蟻群算法的求解過程 /61
5. 2. 2 蟻群算法中變異因子的引入 /62
5. 2. 3 信息素的更新 /62
5. 2. 4 TSR-ACA 算法中的主要參數(shù)值 /63
5. 2. 5 TSR-ACA 算法描述 /66
5. 3 仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比 /67
第 6章 基于遺傳蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /69
6. 1 問題描述 /70
6. 1. 1 問題定義 /70
6. 1. 2 問題模型 /70
6. 2 基于遺傳蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法(TSR-GAA)算法 /72
6. 2. 1 遺傳算法與蟻群算法融合的基本原理 /72
6. 2. 2 遺傳算法設(shè)計(jì) /72
6. 2. 3 蟻群算法設(shè)計(jì) /73
6. 2. 4 基于遺傳蟻群算法求解約簡(jiǎn)用例集的算法步驟 /74
6. 3 仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比 /76
第 7章 基于 HGS算法的回歸測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /78
7. 1 問題描述 /79
7. 1. 1 相關(guān)定義 /79
7. 1. 2 問題的提出 /80
7. 2 算法的參數(shù) /81
7. 2. 1 測(cè)試用例的測(cè)試覆蓋度 /81
7. 2. 2 測(cè)試用例的測(cè)試運(yùn)行代價(jià) /81
7. 2. 3 測(cè)試用例的錯(cuò)誤檢測(cè)能力 /81
7. 3 基于 HGS算法的回歸測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法(RTSR-HGS)算法 /82
7. 3. 1 測(cè)試用例的度量值公式 /83
7. 3. 2 HGS算法與回歸測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法的融合 /83
7. 4 仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比 /84
第 8章 算法的實(shí)現(xiàn)和性能分析工具 /85
8. 1 性能分析工具的開發(fā)環(huán)境 /86
8. 2 性能分析工具 /86
8. 2. 1 矩陣生成模塊 /86
8. 2. 2 數(shù)據(jù)編輯模塊 /89
8. 2. 3 算法執(zhí)行模塊 /91
8. 2. 4 性能分析模塊 /93
8. 3 算法性能對(duì)比分析 /95
參考文獻(xiàn) /99
附錄 A GA算法主要代碼 /103
附錄 B HGS算法主要代碼 /106
附錄 C ACA算法主要代碼 /117
附錄 D TSR-ACA算法主要代碼 /125
附錄 E TSR-GAA算法主要代碼 /135
附錄 F RTSR-HGS算法主要代碼 /145
1. 1 研究背景及意義 /2
1. 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 / 3
1. 3 研究的主要內(nèi)容 /5
第 2章 軟件測(cè)試及測(cè)試用例集約簡(jiǎn)技術(shù) /7
2. 1 軟件測(cè)試 /8
2. 1. 1 軟件測(cè)試的概念 /8
2. 1. 2 測(cè)試用例的定義 /9
2. 1. 3 軟件測(cè)試的分類 /9
2. 1. 4 軟件測(cè)試的 目 的 /10
2. 1. 5 軟件測(cè)試的原則 /12
2. 2 測(cè)試用例集約簡(jiǎn)的相關(guān)定義和術(shù)語 /15
2. 3 幾種典型的測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法介紹 /17
2. 3. 1 貪 心 算法 /17
2. 3. 2 HGS算法 /19
2. 3. 3 GRE算法 /19
2. 3. 4 整數(shù)規(guī)劃算法 /22
2. 4 性能分析及實(shí)例研究 /24
第 3章 基本蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /26
3. 1 蟻群算法的思想起源 /27
3. 2 蟻群算法的基本原理 /28
3. 3 蟻群算法及其改進(jìn) /31
3. 3. 1 蟻群算法框架 /32
3. 3. 2 蟻群算法的程序流程圖 /33
3. 3. 3 蟻群算法的數(shù)學(xué)模型 /33
3. 3. 4 蟻群算法的參數(shù) /37
3. 4 蟻群算法的仿真實(shí)現(xiàn) /37
3. 5 蟻群算法的意義及應(yīng)用 /38
3. 5. 1 蟻群算法的意義 /38
3. 5. 2 蟻群算法的應(yīng)用 /39
第 4章 基本遺傳算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /42
4. 1 遺傳算法的思想起源 /43
4. 2 遺傳算法的基本原理 /45
4. 2. 1 遺傳算法概述 /45
4. 2. 2 遺傳算法的特點(diǎn) /47
4. 2. 3 遺傳算法的基本步驟 /48
4. 3 遺傳算法及其改進(jìn) /53
4. 4 遺傳算法的應(yīng)用 /56
第 5章 基于變異因子的蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /59
5. 1 問題描述 /60
5. 2 基于變異因子的蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法(TSR-ACA)算法 /61
5. 2. 1 基本蟻群算法的求解過程 /61
5. 2. 2 蟻群算法中變異因子的引入 /62
5. 2. 3 信息素的更新 /62
5. 2. 4 TSR-ACA 算法中的主要參數(shù)值 /63
5. 2. 5 TSR-ACA 算法描述 /66
5. 3 仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比 /67
第 6章 基于遺傳蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /69
6. 1 問題描述 /70
6. 1. 1 問題定義 /70
6. 1. 2 問題模型 /70
6. 2 基于遺傳蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法(TSR-GAA)算法 /72
6. 2. 1 遺傳算法與蟻群算法融合的基本原理 /72
6. 2. 2 遺傳算法設(shè)計(jì) /72
6. 2. 3 蟻群算法設(shè)計(jì) /73
6. 2. 4 基于遺傳蟻群算法求解約簡(jiǎn)用例集的算法步驟 /74
6. 3 仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比 /76
第 7章 基于 HGS算法的回歸測(cè)試用例集約簡(jiǎn) /78
7. 1 問題描述 /79
7. 1. 1 相關(guān)定義 /79
7. 1. 2 問題的提出 /80
7. 2 算法的參數(shù) /81
7. 2. 1 測(cè)試用例的測(cè)試覆蓋度 /81
7. 2. 2 測(cè)試用例的測(cè)試運(yùn)行代價(jià) /81
7. 2. 3 測(cè)試用例的錯(cuò)誤檢測(cè)能力 /81
7. 3 基于 HGS算法的回歸測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法(RTSR-HGS)算法 /82
7. 3. 1 測(cè)試用例的度量值公式 /83
7. 3. 2 HGS算法與回歸測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法的融合 /83
7. 4 仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比 /84
第 8章 算法的實(shí)現(xiàn)和性能分析工具 /85
8. 1 性能分析工具的開發(fā)環(huán)境 /86
8. 2 性能分析工具 /86
8. 2. 1 矩陣生成模塊 /86
8. 2. 2 數(shù)據(jù)編輯模塊 /89
8. 2. 3 算法執(zhí)行模塊 /91
8. 2. 4 性能分析模塊 /93
8. 3 算法性能對(duì)比分析 /95
參考文獻(xiàn) /99
附錄 A GA算法主要代碼 /103
附錄 B HGS算法主要代碼 /106
附錄 C ACA算法主要代碼 /117
附錄 D TSR-ACA算法主要代碼 /125
附錄 E TSR-GAA算法主要代碼 /135
附錄 F RTSR-HGS算法主要代碼 /145
展開全部
軟件測(cè)試用例集約簡(jiǎn)算法研究 作者簡(jiǎn)介
華麗，湖北文理學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院軟件工程系副教授，支部書記。有從教二十多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，在教學(xué)管理、教學(xué)內(nèi)容的組織、教學(xué)方法的選擇、教學(xué)資源的建設(shè)、手機(jī)使用與監(jiān)管矛盾等方面見解獨(dú)到、方法實(shí)用性強(qiáng)。
書友推薦
- >
有舍有得是人生
- >
姑媽的寶刀
- >
煙與鏡
- >
二體千字文
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
巴金－再思錄
- >
詩經(jīng)-先民的歌唱
- >
伊索寓言-世界文學(xué)名著典藏-全譯本
本類暢銷
