抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ソフトウェアテスティングは,テスト入力のセットに対する命令プログラムの実行と期待されるものとの出力の比較に依存する。入力領域のサイズは非常に大きく,実数数(R)の集合となり得る。したがって,適切な入力の選択はソフトウェア試験における重要な問題の1つである。このプロセスは時間がかかり,多くの努力と予算を必要とする。したがって,これらの問題を克服するためには,自動入力生成技術が必要である。遺伝的アルゴリズム(GA)はテスト入力の生成に成功裏に使用されている。研究者は,GAsが入力を生成する際に通常のランダム探索技術(ポート)を克服することを証明した。さらに,GAは通常のランダム技術より速く収束することができて,それらはテストセットのサイズを効果的に減少することができた。残念ながら,技術的にGAsは,輸入よりも時間を要する。適応ランダム試験技術(ART)は,入力領域を通してより均等にテストケースを分配するために動作するORTの形式であり,ポートの効率を増加させる。これまで,データフロー試験におけるGAsとARTの効率を比較する研究はない。本論文において,著者らは,4つの因子によって遺伝的アルゴリズムと適応ランダム技術のための経験的比較を導入した。テストセットのサイズ,収束速度,経過時間,およびすべての二重ペア判定基準の被覆率を最大にすることにおける有効性を減少させた。2つの技術を比較するために実施した実験研究は,7つのJavaプログラムを含んだ。実験の結果は,GA技術がORT技術とART技術を除き,すべての二対基準を満たすために必要なテストセットのサイズを減少させることを示した。GA技術が合計31532のテスト入力で作り出された一方で,ART技術は61841を作り出し,ORT技術は3264を生み出した。さらに,結果は,GA技術がORT技術とART技術より速く収束することを示した。GA技術の手順を全体的に3153回繰り返したが,ART技術の手順は6184回繰り返され,ORT技術の手順は3206回繰り返された。加えて,GAベースの技術の収束速度=8.25世代/秒,ORT=11.98世代/秒の収束速度,およびART=13.27世代/秒の収束速度。さらに,結果は,GA技術がART技術より速く,ORT技術より遅いことを示した。GA技術は合計382秒で消費されたが,ART技術は465.9秒を消費し,ORT技術は267.6秒を消費した。さらに,結果は,GA技術が全体の被覆率を満たしていることを示した。ART技術は78%を満たし,ORT技術は73%を満たした。これらの結果から,GAアルゴリズムはデータフロー試験においてORTおよびART技術よりも効果的であるが,ARTは最も広い被覆率を満足すると結論した。したがって,GAとARTをハイブリッド化し,試験データ生成プロセスにハイブリッド技術を適用することを推奨する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
