論文の概要: Genetic Micro-Programs for Automated Software Testing with Large Path Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07646v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 18:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 15:07:10.199706
• Title: Genetic Micro-Programs for Automated Software Testing with Large Path Coverage
• Title（参考訳）: 大きなパスカバレッジを持つ自動ソフトウェアテストのための遺伝的マイクロプログラム
• Authors: Jarrod Goschen, Anna Sergeevna Bosman, Stefan Gruner
• Abstract要約: 既存のソフトウェアテスト技術は、検索アルゴリズムを利用して、高い実行パスカバレッジを実現する入力値を見つけることに重点を置いている。 本稿では、進化したソリューションが入力値ではなく、繰り返し入力値を生成するマイクロプログラムである新しい遺伝的プログラミングフレームワークの概要を述べる。 我々のアプローチは多くの異なるソフトウェアシステムに適用できるような一般化が可能であり、そのため、トレーニングされた特定のソフトウェアコンポーネントのみに特化していない、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ongoing progress in computational intelligence (CI) has led to an increased desire to apply CI techniques for the purpose of improving software engineering processes, particularly software testing. Existing state-of-the-art automated software testing techniques focus on utilising search algorithms to discover input values that achieve high execution path coverage. These algorithms are trained on the same code that they intend to test, requiring instrumentation and lengthy search times to test each software component. This paper outlines a novel genetic programming framework, where the evolved solutions are not input values, but micro-programs that can repeatedly generate input values to efficiently explore a software component's input parameter domain. We also argue that our approach can be generalised such as to be applied to many different software systems, and is thus not specific to merely the particular software component on which it was trained.
• Abstract（参考訳）: コンピュータインテリジェンス(CI)の進歩により、ソフトウェアエンジニアリングプロセス、特にソフトウェアテストを改善するためにCI技術を適用したいという願望が高まっている。 既存の最先端の自動ソフトウェアテスト技術は、高い実行パスカバレッジを達成する入力値を見つけるために検索アルゴリズムを活用することに重点を置いている。 これらのアルゴリズムは、彼らがテストしようとしているのと同じコードでトレーニングされ、各ソフトウェアコンポーネントをテストするのに計器と長い検索時間を必要とする。 本稿では、進化したソリューションが入力値ではなく、繰り返し入力値を生成し、ソフトウェアコンポーネントの入力パラメータ領域を効率的に探索するマイクロプログラムについて概説する。 また、我々のアプローチは多くの異なるソフトウェアシステムに適用できるような一般化が可能であり、そのため、トレーニングされた特定のソフトウェアコンポーネントのみに特有ではない、と論じる。

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