基于GPGPU的一種回歸測(cè)試預(yù)優(yōu)化方法.pdf

1、北京化工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者簽名：：!魚!亟堡日期：2趔笠迎關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明學(xué)位論文作者完全了解北京化工大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻

2、讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬北京化工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許學(xué)位論文被查閱和借閱；學(xué)校可以公布學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文?？谡撐臅翰还_(kāi)(或保密)注釋：本學(xué)位論文屬于暫不公開(kāi)(或保密)范圍，在』L年解密后適用本授權(quán)書。囪非暫不公開(kāi)(或保密)論文注釋：本學(xué)位論文不屬于暫不公開(kāi)(或保密)范圍，適用本授權(quán)書。作者簽名：!里魚：墨：墾日期：址

3、齜笠：鯉導(dǎo)師簽名：紐日期：l嬋孓≥壘摘要基于GPGPU的一種回歸測(cè)試預(yù)優(yōu)化方法摘要軟件回歸測(cè)試是保證軟件質(zhì)量的一種有效的測(cè)試方法，其中，回歸測(cè)試預(yù)優(yōu)化技術(shù)旨在為測(cè)試人員提供最優(yōu)的測(cè)試用例執(zhí)行序列，滿足測(cè)試人員不同的測(cè)試要求。在實(shí)際軟件開(kāi)發(fā)的測(cè)試環(huán)境中，測(cè)試人員往往需要根據(jù)不同的測(cè)試要求以及各種測(cè)試條件限制因素，制定綜合評(píng)估測(cè)試方案，因此針對(duì)多個(gè)測(cè)試目標(biāo)的測(cè)試用例預(yù)優(yōu)化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，但其自身的開(kāi)銷也很大。基于進(jìn)化算法的測(cè)試用例預(yù)優(yōu)化方法成

4、為提升其性能的研究熱點(diǎn)，并且在研究實(shí)驗(yàn)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(wèn)題規(guī)模的增大，進(jìn)化算法的效率會(huì)嚴(yán)重下降。粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法因其簡(jiǎn)單高效成為應(yīng)用進(jìn)化算法解決優(yōu)化問(wèn)題時(shí)的首選算法。此外，通用目的的圖形計(jì)算單元(generalpurposecomputationongraphicsprocessingunits，GPGPU)適用于處理數(shù)據(jù)運(yùn)算量大于數(shù)據(jù)調(diào)度與傳輸需