论文部分内容阅读
测试用例自动生成是自动化测试领域的重要分支。本文对现有的基于结构方面和功能方面的测试用例生成方法进行了分析和比较，在论证遗传算法和神经网络结合的可行性的基础上，提出了一种结合两者的测试用例生成模型，剖析了模型结构，并列举了模型执行过程中的影响因素。 基于提出的测试用例模型，本文提出了一种结合遗传算法和误差反向传播算法的新算法，综合分析了两种算法的优缺点和可结合性，并对新算法的步骤、算法执行过程、算子改造等进行了详细阐述。将新算法与遗传算法和模拟退火算法进行实验比较，结果证明，新算法具有更快的迭代速度和更少的执行时间，并将新算法应用到受付日报系统的测试用例生成工作中，在效率和准确率上取得了较好的成果。