論文の概要: Measuring Software Testability via Automatically Generated Test Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16185v1
- Date: Sun, 30 Jul 2023 09:48:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 15:49:07.968126
- Title: Measuring Software Testability via Automatically Generated Test Cases
- Title（参考訳）: 自動生成テストケースによるソフトウェアテスト容易性の測定
- Authors: Luca Guglielmo, Leonardo Mariani, Giovanni Denaro
- Abstract要約: ソフトウェアメトリクスに基づいたテスト容易性測定のための新しい手法を提案する。
提案手法は, 自動検査生成と突然変異解析を利用して, 有効な検査症例の相対的硬度に関する証拠を定量化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.17364116624769
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating software testability can crucially assist software managers to
optimize test budgets and software quality. In this paper, we propose a new
approach that radically differs from the traditional approach of pursuing
testability measurements based on software metrics, e.g., the size of the code
or the complexity of the designs. Our approach exploits automatic test
generation and mutation analysis to quantify the evidence about the relative
hardness of developing effective test cases. In the paper, we elaborate on the
intuitions and the methodological choices that underlie our proposal for
estimating testability, introduce a technique and a prototype that allows for
concretely estimating testability accordingly, and discuss our findings out of
a set of experiments in which we compare the performance of our estimations
both against and in combination with traditional software metrics. The results
show that our testability estimates capture a complementary dimension of
testability that can be synergistically combined with approaches based on
software metrics to improve the accuracy of predictions.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアテスト容易性の推定は、ソフトウェアマネージャがテスト予算とソフトウェア品質を最適化するのに非常に役立ちます。
本稿では,従来のソフトウェアメトリクスに基づくテスト容易性測定手法,例えばコードのサイズや設計の複雑さなどとは大きく異なる新しい手法を提案する。
本手法は, 自動テスト生成と突然変異解析を利用して, 有効テスト症例の相対的硬さに関するエビデンスを定量化する。
本稿では,テスト容易性を推定する提案を下敷きにした直感と方法論的選択について詳述するとともに,テスト容易性を具体的に推定する手法とプロトタイプを導入し,従来のソフトウェアメトリクスと組み合わせて推定性能を比較する一連の実験から得られた知見について考察する。
その結果,テスト容易性の推定値は,ソフトウェアメトリクスに基づく手法と相乗的に組み合わせることで,予測精度を向上させることができることがわかった。
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