論文の概要: Instance Space Analysis of Search-Based Software Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02392v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 23:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:12:17.798660
• Title: Instance Space Analysis of Search-Based Software Testing
• Title（参考訳）: 検索ベースソフトウェアテストのインスタンス空間解析
• Authors: Neelofar Neelofar, Kate Smith-Miles, Mario Andres Munoz, Aldeida Aleti
• Abstract要約: 検索ベースのソフトウェアテスト(SBST)が成熟した分野になった。 本稿では,SBST手法の客観的性能評価の問題を再考する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.292153194561472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Search-based software testing (SBST) is now a mature area, with numerous techniques developed to tackle the challenging task of software testing. SBST techniques have shown promising results and have been successfully applied in the industry to automatically generate test cases for large and complex software systems. Their effectiveness, however, is problem-dependent. In this paper, we revisit the problem of objective performance evaluation of SBST techniques considering recent methodological advances -- in the form of Instance Space Analysis (ISA) -- enabling the strengths and weaknesses of SBST techniques to be visualized and assessed across the broadest possible space of problem instances (software classes) from common benchmark datasets. We identify features of SBST problems that explain why a particular instance is hard for an SBST technique, reveal areas of hard and easy problems in the instance space of existing benchmark datasets, and identify the strengths and weaknesses of state-of-the-art SBST techniques. In addition, we examine the diversity and quality of common benchmark datasets used in experimental evaluations.
• Abstract（参考訳）: 検索ベースのソフトウェアテスト(SBST)は現在成熟した領域であり、ソフトウェアテストの課題に取り組むために多くの技術が開発されている。 SBST技術は有望な結果を示し、大規模で複雑なソフトウェアシステムのテストケースを自動的に生成するために業界で成功している。 しかし、その効果は問題に依存します。 本稿では,最近の手法の進歩を考慮したSBST手法の客観的性能評価の問題を再考し,SBST手法の強みと弱みを,一般的なベンチマークデータセットから可能な限り広い範囲の問題点(ソフトウェアクラス)を可視化し,評価することを可能にした。 SBST問題の特徴は、SBSTテクニックがなぜ難しいのかを説明し、既存のベンチマークデータセットのインスタンス空間における困難で簡単な問題の領域を明らかにし、最先端のSBSTテクニックの長所と短所を特定することである。 さらに,実験評価に用いる共通ベンチマークデータセットの多様性と品質について検討した。

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