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J-GLOBAL ID：202202263202889920   整理番号：22A0967728

ネットワークとロボットプロジェクトのための効果的なテストケース優先順位付けのための新しい重み付き多基準解析モデルの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of a Novel Weighted-Multicriteria Analysis Model for Effective Test Case Prioritization for Network and Robotic Projects

著者 (1件)： Juneja Kapil (Department of Computer Science and Engineering, Faculty of Engineering & Technology, SGT University, Gurugram, Haryana, India)
資料名： Wireless Personal Communications  (Wireless Personal Communications)
巻： 123  号： 3  ページ： 2505-2532  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2022A  ISSN： 0929-6212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークとリアルタイムプロジェクトは,実際の環境において実行する前に,特別な効果的な試験検討を必要とする。効果的なテストシーケンスは,実際の試験時間を減らすだけでなく,コストと努力も低減する。設計フローダイヤグラムとモジュール属性は,有効な経路シーケンスを作り出す際に重要な役割を果たす。本論文では,コードプロジェクトを処理し,最適化テストシーケンスを生成する自動化および一般化フレームワークを設計した。このフレームワークの初期段階において,プログラムコードの構造と関係特徴を抽出し,設計フローダイアグラムを構築した。図表を構築する間,設計-時間特性を計算して,接続して,各々の節点によって更新した。連結性,依存性,位置および寄与特徴を各ノードに対して計算した。第2段階では,この加重設計フローダイアグラムと故障重みを,低コスト試験シーケンスを決定する組合せ形式で用いる。提案したフレームワークを5つのネットワーク,セキュリティおよびロボットベースのコードソースに適用した。テストシーケンス生成のためのランダム探索,遺伝学,およびREMAP法に対して比較解析を行った。提案モデルは平均APFDcスコア87.11%を達成した。提案モデルは,REMAP(Ripper+IBEA(3Obj)),REMAP(Ripper+SPEA2(2Obj))の7.9%利得,遺伝子(3Objects)の20.63%利得,遺伝的(2Objects)の21.05%利得,ランダムフォレスト(3Objects)の34.5%利得,ランダムフォレスト(3Objs)の34.96%利得,および34.96%の利得を,達成して,3.3%の利得を達成した(Ripper+IBEA(3Obj))。結果は,提案モデルが最先端の方法よりも高いAPFDcスコアを達成することを確認した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  自動化 ,  故障 ,  *ネットワーク ,  *プロジェクト ,  *ロボット ,  流れ図 ,  遺伝 ,  遺伝子 ,  計算機アルゴリズム ,  *モデル ,  利得 ,  計算機コード ,  *解析モデル ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 故障ベース ,  経路試験 ,  リバースエンジニアリング ,  テストケースの優先順位付け

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 (7件)： ロボット ,  プロジェクト ,  テストケース ,  優先順位 ,  多基準 ,  解析モデル ,  設計