PofoliaPofolia ile paylaşıldı

IEEE Transactions on Software Engineering· 2012Q1

Tüm Test Süiti Üretimi

Whole Test Suite Generation

Gordon Fraser, Andrea Arcuri

Kısa özet

EvoSuite, kod kapsamını en üst düzeye çıkarırken boyutu en aza indirmek için tüm test süitlerini aynı anda oluşturur ve geleneksel tekil hedef yaklaşımlarından daha iyi performans gösterir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Tüm test süitlerini aynı anda geliştiren ve tüm hedefleri tek seferde kapsayan yeni bir yaklaşım.
  • Bu yöntem, uygulanamaz veya birbiriyle ilişkili hedefler gibi sıralı hedeflemenin sınırlamalarını aşar.
  • Bu yaklaşımın bir uygulaması olan EvoSuite, 1.741 sınıf üzerinde değerlendirilmiştir.
  • Sonuçlar, EvoSuite'in geleneksel yöntemlere kıyasla 188 kata kadar daha fazla dallanma kapsamı elde ettiğini ve %62'ye kadar daha küçük test süitleri ürettiğini göstermektedir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Not all bugs lead to program crashes, and not always is there a formal specification to check the correctness of a software test's outcome. A common scenario in software testing is therefore that test data are generated, and a tester manually adds test oracles. As this is a difficult task, it is important to produce small yet representative test sets, and this representativeness is typically measured using code coverage. There is, however, a fundamental problem with the common approach of targeting one coverage goal at a time: Coverage goals are not independent, not equally difficult, and sometimes infeasible—the result of test generation is therefore dependent on the order of coverage goals and how many of them are feasible. To overcome this problem, we propose a novel paradigm in which whole test suites are evolved with the aim of covering all coverage goals at the same time while keeping the total size as small as possible. This approach has several advantages, as for example, its effectiveness is not affected by the number of infeasible targets in the code. We have implemented this novel approach in the EvoSuite tool, and compared it to the common approach of addressing one goal at a time. Evaluated on open source libraries and an industrial case study for a total of 1,741 classes, we show that EvoSuite achieved up to 188 times the branch coverage of a traditional approach targeting single branches, with up to 62 percent smaller test suites.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Transactions on Software Engineering, 2012 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Yazılım

SoftwareComputer Science