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基于人工智能的測試用例自動生成與測試用例集優化 版權信息
- ISBN：9787563566709
- 條形碼：9787563566709 ; 978-7-5635-6670-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于人工智能的測試用例自動生成與測試用例集優化 內容簡介
本書將系統地研究如何進行軟件系統的約束建模和求解，利用人工智能的各種技術，對一些特殊情況(復雜數據類型、線性約束的區間初始化、庫函數等)給出切實可行的解決方案。提升回歸測試效率的一個重要方法是對測試用例集進行優化，目前常見的優化方法有3種，分別是測試用例集約簡、選擇和優先級排序。這3種方法分別適用于不同場景。本書主要關注測試用例集約簡和測試用例優先級排序，通過對相關問題和已有方法的調研，將現在應用比較廣泛的人工智能中的群智能算法和一些進化算法引入測試用例集優化問題中，提出新的測試用例集約簡和測試用例優先級排序技術。
基于人工智能的測試用例自動生成與測試用例集優化 目錄
第1章軟件測試
1.1軟件系統開發的可靠性問題
1.2回歸測試的必要性
1.3單元測試概述
1.4靜態測試與動態測試
l.5黑盒測試和白盒測試
1.6基于路徑和覆蓋率的測試
1.7約束求解問題
1.8代碼測試系統
本章參考文獻
第2章測試用例自動生成技術
2.1靜態測試用例自動生成方法
2.1.1常用的靜態分析技術
2.1.2典型的測試用例生成技術
2.2動態測試用例自動生成方法
2.2.1直線式程序法
2.2.2分支函數極小化法
2.2.3ADTEST
2.2.4迭代松弛法
2.2.5MHS方法
2.3動靜結合的測試用例自動生成方法
本章參考文獻
第3章基于分支限界的測試用例生成
3.1分支限界算法
3.1.1問題定義
3.1.2解決方案
3.1.3路徑約束提取
……
展開全部
基于人工智能的測試用例自動生成與測試用例集優化 作者簡介
邢穎，北京郵電大學自動化學院副教授。主持國家自然科學基金“基于自適應約束構建與復雜程序結構約束求解的軟件缺陷自動確認研究”（61702044）、北京郵電大學青年科研創新計劃專項“面向測試用例自動生成的回溯機制研究”、橫向項目“智能終端投遞設備V1.0研發”。參與國家自然科學基金2項、國家重點研發計劃2項、公益性行業科研專項2項、橫向項目多項。
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