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J-GLOBAL ID：201702213030186239   整理番号：17A0889692

データ圧縮と状態感染を介した高速化突然変異試験【Powered by NICT】

Speeding-Up Mutation Testing via Data Compression and State Infection

著者 (3件)： Zhu Qianqian ,  Panichella Annibale ,  Zaidman Andy
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSTW  ページ： 103-109  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 突然変異試験は,それが生成する変異体の膨大な数に起因するハイエンド試験基準として広く考えられている。突然変異試験の計算コストを低減する方法を検討した多くの努力にもかかわらず,そのスケーラビリティ問題は実際のままであった。本論文では,状態感染情報に基づく突然変異試験を高速化するための新しい手法を提案した。非感染試験実行をフィルタリングに加えて,著者らはさらに変異体のサブセットと活用データ圧縮技術を実行するテストケースのサブセットを選択した。特に,よく似た変異株を分類すると,これらの変異体をカバーするテストケースを選択するために形式的概念解析(FCA)を採用した。提案手法を評価するために,六オープンソースJavaプロジェクトに関する実験的研究を行った。EvoSuiteを用いたテストケースを自動的に生成し,変異データを収集した。初期結果は,この方法が精度のわずか0.257%の損失と実行時間を83.93%低減できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Java ,  *突然変異 ,  部分集合 ,  *データ圧縮 ,  *感染 ,  *高速化 ,  *変異 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 実行時間 ,  実験研究 ,  オープンソース ,  形式的概念解析 ,  テストケース ,  感染試験 ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ圧縮 ,  感染 ,  高速化 ,  突然変異 ,  試験