2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機技術的快速發(fā)展,軟件測試在確保軟件質量和可靠性方面發(fā)揮著重要的作用。由于軟件的規(guī)模越來越大,軟件測試在整個軟件的開發(fā)周期中所占的比例越來越高。自動化測試可以有效地提高軟件測試的效率、降低軟件開發(fā)的成本,而其中的關鍵是軟件測試數(shù)據(jù)的生成。面向路徑的測試數(shù)據(jù)生成是軟件測試數(shù)據(jù)生成的一個研究熱點,粒子群算法在面向路徑的測試數(shù)據(jù)生成上具有很好的應用前景。目前關于粒子群算法及其相關改進的研究仍有很多的不足,限制了其在路徑測試數(shù)據(jù)生成上的

2、應用。
   本文首先介紹了軟件測試中的基本概念和軟件測試技術的分類,然后介紹了測試數(shù)據(jù)的生成方法。詳細介紹了在測試數(shù)據(jù)生成中常用的幾種智能搜索算法,并對其優(yōu)缺點進行了分析。
   為了提高吸引排斥粒子群算法的效率,本文對其進行了深入的研究。通過對吸引排斥粒子群算法優(yōu)缺點的分析,提出了一種改進的吸引排斥粒子群算法(RARPSO),使用了新的種群多樣性指標計算公式和個體位置向量更新公式,并通過多個性能測試函數(shù)驗證了其效率。

3、
   將改進的吸引排斥粒子群算法應用到單路徑測試數(shù)據(jù)生成中,提出了一種基于RARPSO算法的單路徑測試數(shù)據(jù)生成方法,并通過多個基準測試程序驗證了其具有較高的單路徑測試數(shù)據(jù)生成效率。
   研究了多路徑測試數(shù)據(jù)生成的問題和小生境技術的相關應用,提出了一種新的小生境粒子群算法(多生境粒子群算法,MNPSO),并將其應用到了多路徑測試數(shù)據(jù)生成上。接著提出了一種基于MNPSO算法的多路徑測試數(shù)據(jù)生成方法,并通過多個基準測試程序

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