导读:本文包含了面向目标的测试论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:蚁群算法,信息素更新,多目标的测试用例优先排序,回归测试
面向目标的测试论文文献综述
邢行,尚颖,赵瑞莲,李征[1]（2016）在《面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略》一文中研究指出针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序(MOTCP)时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于上位基因段(ETS)的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化,选取ETS作为信息素更新范围,再根据ETS中测试用例间的适应度增量和测试用例的执行时间更新路径上的信息素值。为进一步提升蚁群算法求解效率、节省蚂蚁依次访问测试用例序列的时间,优化的蚁群算法还通过估算ETS长度重新设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点。实验结果表明,与优化前的蚁群算法及NSGA-Ⅱ相比,优化后的蚁群算法能提升求解MOTCP问题时的收敛速度,获得更优的Pareto解集。(本文来源于《计算机应用》期刊2016年09期）
边毅,袁方,郭俊霞,李征,赵瑞莲[2]（2016）在《面向CPU+GPU异构计算的多目标测试用例优先排序》一文中研究指出测试用例优先排序是一种基于整个测试用例集以寻找最优测试用例执行序列的软件回归测试技术.由于其能够尽早地发现错误,同时应用灵活度高、不会漏掉重要测试用例等,在实际软件测试过程中可以有效提高测试效率.多目标测试用例优化排序是寻找同时覆盖多个测试准则的用例执行序列,通常采用演化算法优化求解,但执行时间较长,严重影响了在实际软件测试中的应用.采用先进的GPU图形卡通用并行计算技术,提出了面向CPU+GPU异构计算下的多目标测试用例优先排序技术,在NSGA-II算法中,实现了基于序列编码的适应度函数计算和交叉操作的GPU并行计算,在近6万行有效代码的工业界开源程序上实现了30倍的计算效率提升.同时,实验验证了不同并行策略的计算加速比,提出了切实可行的CPU+GPU异构计算模式,并提供了相应的原形工具.(本文来源于《软件学报》期刊2016年04期）
周文晶,王占刚[3]（2014）在《NSGA-Ⅱ面向多目标测试数据模型的生成》一文中研究指出测试数据的自动化生成的实现是软件测试自动化的重要研究项目。当前很多研究人员使用多种方法实现测试数据的自动生成,但生成的测试数据一般仅实现最大覆盖率的测试标准。在测试数据生成问题上,希望生成的测试数据能够达到最大的覆盖率,同时也希望生成的测试数据集越小越好,可以降低执行时间,同时提高执行效率。文中从覆盖标准和内存消耗两个方面对测试数据进行评估,采用多目标优化算法NSGA-Ⅱ,实现同时满足最大分支覆盖率和最大内存分配的测试数据的自动生成。实验表明,NSGA-Ⅱ算法生成的测试数据比其他多目标优化算法能更好地满足两个目标。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2014年04期）
王璠[4]（2011）在《面向Web系统应用的目标性能测试方法研究》一文中研究指出尽管Web应用系统的使用越来越广泛,但其质量却阻碍了Web技术的发展。论文以Web应用系统在工作过程中必须达到的性能指标为研究对象,利用性能测试工具LoudRunner进行分析测试,并提出了一种面向Web应用系统的目标性能测试方法。最后以Mercury Tour系统实践了上述方法,验证了该方法的可行性。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2011年07期）
罗银,杨春晖,宾建伟,刘奕宏[5]（2010）在《面向目标路径的嵌入式软件测试数据生成》一文中研究指出针对嵌入式软件结构化测试,以路径覆盖为目标,提出一种基于改进的遗传算法的测试数据生成模型,该模型通过采用自适应的遗传操作算子和引入爬山法,克服简单遗传算法的固有缺陷,以提高生成覆盖目标路径测试数据的效率,为解决嵌入式软件结构化测试的难题之一提供了一种思路.(本文来源于《微计算机信息》期刊2010年35期）
张乐锋,虞华,胡卫东,郁文贤[6]（2009）在《面向识别测试的雷达目标回波模拟系统设计》一文中研究指出本文针对标准信号源、任意波形发生器以及雷达信号模拟器等测试仪器难以有效检验雷达目标检测/跟踪、目标识别等数据处理系统的缺点,设计了新型雷达目标回波模拟系统。新系统采用叁级目标回波信号模拟方案,提供基本测试信号、模拟回波信号以及真实回波信号,生成与雷达前端组件输出一致的目标回波,馈入后端数据处理组件,能够有效检验目标检测/跟踪、目标识别等数据处理模块的功能与性能。(本文来源于《信号处理》期刊2009年05期）
面向目标的测试论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
测试用例优先排序是一种基于整个测试用例集以寻找最优测试用例执行序列的软件回归测试技术.由于其能够尽早地发现错误,同时应用灵活度高、不会漏掉重要测试用例等,在实际软件测试过程中可以有效提高测试效率.多目标测试用例优化排序是寻找同时覆盖多个测试准则的用例执行序列,通常采用演化算法优化求解,但执行时间较长,严重影响了在实际软件测试中的应用.采用先进的GPU图形卡通用并行计算技术,提出了面向CPU+GPU异构计算下的多目标测试用例优先排序技术,在NSGA-II算法中,实现了基于序列编码的适应度函数计算和交叉操作的GPU并行计算,在近6万行有效代码的工业界开源程序上实现了30倍的计算效率提升.同时,实验验证了不同并行策略的计算加速比,提出了切实可行的CPU+GPU异构计算模式,并提供了相应的原形工具.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
面向目标的测试论文参考文献
[1].邢行,尚颖,赵瑞莲,李征.面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略[J].计算机应用.2016
[2].边毅,袁方,郭俊霞,李征,赵瑞莲.面向CPU+GPU异构计算的多目标测试用例优先排序[J].软件学报.2016
[3].周文晶,王占刚.NSGA-Ⅱ面向多目标测试数据模型的生成[J].计算机技术与发展.2014
[4].王璠.面向Web系统应用的目标性能测试方法研究[J].电脑知识与技术.2011
[5].罗银,杨春晖,宾建伟,刘奕宏.面向目标路径的嵌入式软件测试数据生成[J].微计算机信息.2010
[6].张乐锋,虞华,胡卫东,郁文贤.面向识别测试的雷达目标回波模拟系统设计[J].信号处理.2009
标签：蚁群算法; 信息素更新; 多目标的测试用例优先排序; 回归测试;