基于K中心点的测试用例集约简研究

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1、目录要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I认CT⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1．2．1基于组合覆盖的测试用例集约简技术⋯⋯⋯⋯⋯．1．2．2基于测试需求集的测试用例集约简技术⋯⋯⋯⋯．．1．3主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1．4主要创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1．5论文结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第2章测试用例集约简的理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．2．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．2定义及基本

2、术语⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2．3现有约简方法分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．3．1贪心算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．2．3．2HGS算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2．3．3GF_恁GRE算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2．3．4整数规划算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．3．5需求驱动的测试用例集约简方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2．4错误检测力⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第3章聚类分析及相关算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3．1聚类分析的概念及相关术语⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯r3．1．1聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3．1．

3、2聚类分析概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3．2聚类分析算法的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3．2．1划分聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3．2．2层次聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3．2．3基于密度的聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3．2．4基于网格的聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯r3．2．5基于模型的聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．213．2．6高维数据的聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．223．2．7基于约束的聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．223．3聚类分析相似度准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．24第4章K中心点算法在测试用例集约简问题中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯．254．1K均值(K-MEANS)算法与K中心点(K-MEDOIDS)算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．254．1．1K均值(K-MEANS)算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．254．1．2K中心点(K-MEDOIDS)算法描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274．1．3K中心点(K-MEDOIDS)算法流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯294．2运用K中心点算法的聚类过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯314．3K中心点算法在测试用例集约简中的算法模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334．3．1算法模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯334．3．2算法实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．36第5章算法的实现及性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯375．1实验目的与方案⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．375．2实验运行环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯375．3实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．375．3．1实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．375．3．2系统界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯385．3．3实验结果与数据分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．39第6章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯：⋯⋯⋯⋯

6、⋯456．1论文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯456．2未来工作展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．45参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯47致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯50攻读硕士学位期间公开发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．51Ⅱ西南大学硕士学位论文摘要基于K中心点的测试用例集约简研究计算机软件与理论专业硕士研究生陈阳梅指导教师丁晓明副教授摘要软件行业的不断规范化，不断完善化也随之带动着软件测试行业的不断发展。软件测试工作也由原始的纯手工测试逐步演变为规范化，程序化也是必需化的工作。软件测试工作在软件生命周期中

7、所占的比重也在日益地增大。软件开发过程中的迭代、演化，需要频繁地进行软件测试，测试用例集的规模也越来越大。由于测试用例的设计、执行、管理和维护的开销相当大，而测试资源往往有限，对测试用例集的规模缩减也就成为了一种必然【30'31’3卯。对原始测试用例集规模的缩减工作也将对软件测试工作带来了极大的便利，即利用尽可能少的测试用例检测出软件中尽可能多的错误，从而提高测试效率、降低软件测试成本是本文研究的重点内容。测试用例集约简(TestSuiteReduction)的目的就是使用尽可能少的软件测试用例，充分测试给定的软件测试目标，从而提高测试效率、降低测试成本。为了求

8、解该测试用例集约简问题，