Efficient increasing of the mutation score during model-based test suite generation

dc.contributor.authorKolchin, A.
dc.contributor.authorPotienko, S.
dc.contributor.authorWeigert, T.
dc.date.accessioned2021-09-29T18:42:58Z
dc.date.available2021-09-29T18:42:58Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractThe purpose of the method is to increase the sensitivity of an automatically generated test suite to mutations of a model. Unlike existing methods for generating test scenarios that use the mutational approach to assess the resulting test set, the proposed method analyzes the possibility of detecting mutations on the fly, in the process of analyzing the model’s behavior space, by adding of special coverage goals. Two types of mutants manifestation are considered: deviations in the behavior of paths for (weak case) and in the observed output (strong case). A new algorithm is proposed for efficient search of a path with observable effect of a mutation.uk_UA
dc.description.abstractЦель метода – повысить чувствительность автоматически генерируемого тестового набора к мутациям модели. В отличие от существующих методов генерации тестовых сценариев, которые используют мутационный подход для оценки полученного тестового набора, предложенный метод анализирует возможность обнаружения мутаций «на лету», в процессе анализа пространства поведения модели, добавляя специальные цели покрытия. Рассматриваются два вида проявления мутаций: отклонение в поведении путей (случай слабого обнаружения) и в наблюдаемых выходных сигналах (случай сильного обнаружения). Предложен новый алгоритм для эффективного поиска пути ведущего к наблюдаемому эффекту мутации.uk_UA
dc.description.abstractМета методу – підвищити чутливість автоматично генерованого тестового набору до мутацій моделі. На відміну від існуючих методів генерації тестових сценаріїв, які використовують мутаційний підхід для оцінки отриманого тестового набору, запропонований метод аналізує можливість виявлення мутацій «на льоту», в процесі аналізу простору поведінки моделі, додаючи спеціальні цілі покриття. Розглядаються два види прояву мутацій: відхилення в поведінці шляхів (випадок слабкого виявлення) і в спостережуваних вихідних сигналах (випадок сильного виявлення). Запропоновано новий алгоритм для ефективного пошуку шляху до спостереження ефекту мутації.uk_UA
dc.identifier.citationEfficient increasing of the mutation score during model-based test suite generation / A. Kolchin, S. Potienko, T. Weigert // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 331-340. — Бібліогр.: 29 назв. — англ.uk_UA
dc.identifier.issn1727-4907
dc.identifier.otherDOI: https://doi.org/10.15407/pp2020.02-03.331
dc.identifier.udc004.415.53+004.832.23+004.052.3
dc.identifier.urihttps://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180479
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherІнститут програмних систем НАН Україниuk_UA
dc.relation.ispartofПроблеми програмування
dc.statuspublished earlieruk_UA
dc.subjectМетоди машинного навчанняuk_UA
dc.titleEfficient increasing of the mutation score during model-based test suite generationuk_UA
dc.title.alternativeЭффективное увеличение количества мутаций при создании набора тестов на основе моделиuk_UA
dc.title.alternativeЕфективне збільшення оцінки мутації під час генерації набору тестів на основі моделіuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Оригінальний контейнер

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
33-Kolchin.pdf
Розмір:
609.38 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Контейнер ліцензії

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
817 B
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: