基于GPGPU的一種回歸測試預優(yōu)化方法.pdf

1、北京化工大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經注明引用的內容外，本論文不含任何其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均己在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結果由本人承擔。作者簽名：：!魚!亟堡日期：2趔笠迎關于論文使用授權的說明學位論文作者完全了解北京化工大學有關保留和使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻

2、讀學位期間論文工作的知識產權單位屬北京化工大學。學校有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許學位論文被查閱和借閱；學?？梢怨紝W位論文的全部或部分內容，可以允許采用影印、縮印或其它復制手段保存、匯編學位論文?？谡撐臅翰还_(或保密)注釋：本學位論文屬于暫不公開(或保密)范圍，在』L年解密后適用本授權書。囪非暫不公開(或保密)論文注釋：本學位論文不屬于暫不公開(或保密)范圍，適用本授權書。作者簽名：!里魚：墨：墾日期：址

3、齜笠：鯉導師簽名：紐日期：l嬋孓≥壘摘要基于GPGPU的一種回歸測試預優(yōu)化方法摘要軟件回歸測試是保證軟件質量的一種有效的測試方法，其中，回歸測試預優(yōu)化技術旨在為測試人員提供最優(yōu)的測試用例執(zhí)行序列，滿足測試人員不同的測試要求。在實際軟件開發(fā)的測試環(huán)境中，測試人員往往需要根據(jù)不同的測試要求以及各種測試條件限制因素，制定綜合評估測試方案，因此針對多個測試目標的測試用例預優(yōu)化技術應運而生，但其自身的開銷也很大?；谶M化算法的測試用例預優(yōu)化方法成

4、為提升其性能的研究熱點，并且在研究實驗中表現(xiàn)出良好的性能。然而，隨著種群規(guī)模以及優(yōu)化問題規(guī)模的增大，進化算法的效率會嚴重下降。粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法因其簡單高效成為應用進化算法解決優(yōu)化問題時的首選算法。此外，通用目的的圖形計算單元(generalpurposecomputationongraphicsprocessingunits，GPGPU)適用于處理數(shù)據(jù)運算量大于數(shù)據(jù)調度與傳輸需