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基于人工智能的测试用例自动生成与测试用例集优化 版权信息
- ISBN：9787563566709
- 条形码：9787563566709 ; 978-7-5635-6670-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于人工智能的测试用例自动生成与测试用例集优化 内容简介
本书将系统地研究如何进行软件系统的约束建模和求解，利用人工智能的各种技术，对一些特殊情况(复杂数据类型、线性约束的区间初始化、库函数等)给出切实可行的解决方案。提升回归测试效率的一个重要方法是对测试用例集进行优化，目前常见的优化方法有3种，分别是测试用例集约简、选择和优先级排序。这3种方法分别适用于不同场景。本书主要关注测试用例集约简和测试用例优先级排序，通过对相关问题和已有方法的调研，将现在应用比较广泛的人工智能中的群智能算法和一些进化算法引入测试用例集优化问题中，提出新的测试用例集约简和测试用例优先级排序技术。
基于人工智能的测试用例自动生成与测试用例集优化 目录
第1章软件测试
1.1软件系统开发的可靠性问题
1.2回归测试的必要性
1.3单元测试概述
1.4静态测试与动态测试
l.5黑盒测试和白盒测试
1.6基于路径和覆盖率的测试
1.7约束求解问题
1.8代码测试系统
本章参考文献
第2章测试用例自动生成技术
2.1静态测试用例自动生成方法
2.1.1常用的静态分析技术
2.1.2典型的测试用例生成技术
2.2动态测试用例自动生成方法
2.2.1直线式程序法
2.2.2分支函数极小化法
2.2.3ADTEST
2.2.4迭代松弛法
2.2.5MHS方法
2.3动静结合的测试用例自动生成方法
本章参考文献
第3章基于分支限界的测试用例生成
3.1分支限界算法
3.1.1问题定义
3.1.2解决方案
3.1.3路径约束提取
……
展开全部
基于人工智能的测试用例自动生成与测试用例集优化 作者简介
邢颖，北京邮电大学自动化学院副教授。主持国家自然科学基金“基于自适应约束构建与复杂程序结构约束求解的软件缺陷自动确认研究”（61702044）、北京邮电大学青年科研创新计划专项“面向测试用例自动生成的回溯机制研究”、横向项目“智能终端投递设备V1.0研发”。参与国家自然科学基金2项、国家重点研发计划2项、公益性行业科研专项2项、横向项目多项。
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