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基于人工智能的测试用例自动生成与测试用例集优化
¥47.6(7折)定价:¥68.0本书将系统地研究如何进行软件系统的约束建模和求解，利用人工智能的各种技术，对一些特殊情况(复杂数据类型、线性约束的区间初始化、库函数等)给出切实可行的解决方案。提升回归测试效率的一个重要方法是对测试用例集进行优化，目前常见的优化方法有3种，分别是测试用例集约简、选择和优先级排序。这3种方法分别适用于不同场景。本书主要关注测试用例集约简和测试用例优先级排序，通过对相关问题和已有方法的调研，将现在应用比较广泛的人工智能中的群智能算法和一些
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