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J-GLOBAL ID：202102217317388841   整理番号：21A0078595

遺伝的プログラミングを用いたテストデータ生成【JST・京大機械翻訳】

Test data generation using genetic programming

著者 (3件)： Nosrati M. (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Haghighi H. (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Vahidi Asl M. (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran)
資料名： Information and Software Technology  (Information and Software Technology)
巻： 130  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： B0445B  ISSN： 0950-5849  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 典型的には,探索ベースのテストデータ生成方法は,プログラム入力値の母集団を探索する。プログラム入力値は,プログラム入力パラメータに対する根底にある経路制約に対する解とみなすことができる。これらの経路制約を発見する一つの方法は,記号的実行方法を使用することである。探索ベースの方法は,実際の制約を知らず,これらの経路制約に対する解である入力値を見出すことを試みる。本論文では,記号実行に頼ることなく,探索ベース法を用いて,基礎となる経路制約を探索できることを示した。基礎となる制約の厳密なあるいは十分な近似を発見することは,プログラム入力値を直接検索するよりも,より目標とする探索につながる可能性がある。そのうえ,探索による近似制約の構築は記号実行のいくつかの問題を避けるのを助けるかもしれない。提案方法は,プログラム入力パラメータに関する制約を学習するための遺伝的プログラミングを使用する。提案アプローチの性能を評価するために,一連の実験を多くの異なるベンチマークプログラムで行った。ベンチマークプログラムの91.8%に対して,提案方法は競合アルゴリズムの中で最良の効率を達成した。結果は,制約解決が試験の下でプログラムの方法のいくつかのまたはすべてのパラメータタイプに提供することができるならば,著者らの方式は探索ベースの試験データ生成の効率と有効性を改良できることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近似法 ,  母集団 ,  有効性 ,  *ベンチマーク ,  遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： *テストデータ生成 ,  入力データ ,  入力パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 遺伝的プログラミング ,  探索ベース試験データ生成 ,  進化アルゴリズム

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 遺伝的プログラミング ,  テストデータ生成