論文の概要: On Test Sequence Generation using Multi-Objective Particle Swarm Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06568v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 18:35:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 16:18:39.531292
- Title: On Test Sequence Generation using Multi-Objective Particle Swarm Optimization
- Title（参考訳）: 多目的粒子群最適化を用いたテストシーケンス生成について
- Authors: Zain Iqbal, Kashif Zafar, Aden Iqbal, Ayesha Khan,
- Abstract要約: ソフトウェア開発ライフサイクルにおいて、ソフトウェアテストは重要かつ不可欠な部分です。
ソフトウェア業界では、テストコストはソフトウェアプロジェクトの総コストの約35%から40%を占めることができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2999888908665658
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Software testing is an important and essential part of the software development life cycle and accounts for almost one-third of system development costs. In the software industry, testing costs can account for about 35% to 40% of the total cost of a software project. Therefore, providing efficient ways to test software is critical to reduce cost, time, and effort. Black-box testing and White-box testing are two essential components of software testing. Black-box testing focuses on the software's functionality, while White-box testing examines its internal structure. These tests contribute significantly to ensuring program coverage, which remains one of the main goals of the software testing paradigm. One of the main problems in this area is the identification of appropriate paths for program coverage, which are referred to as test sequences. Creating an automated and effective test sequence is a challenging task in the software testing process. In the proposed methodology, the challenge of "test sequence generation" is considered a multi-objective optimization problem that includes the Oracle cost and the path, both of which are optimized in a symmetrical manner to achieve optimal software testing. Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) is used to represent the test sequences with the highest priority and the lowest Oracle cost as optimal. The performance of the implemented approach is compared with the Multi-Objective Firefly Algorithm (MOFA) for generating test sequences. The MOPSO-based solution outperforms the MOFA-based approach and simultaneously provides the optimal solution for both objectives.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアテストはソフトウェア開発ライフサイクルの重要な部分であり、システム開発コストの約3分の1を占める。
ソフトウェア業界では、テストコストはソフトウェアプロジェクトの総コストの約35%から40%を占めることができます。
したがって、ソフトウェアをテストする効率的な方法を提供することは、コスト、時間、労力を削減するために重要です。
Black-boxテストとWhite-boxテストは、ソフトウェアテストの重要な2つのコンポーネントである。
ブラックボックステストはソフトウェアの機能に焦点を当て、ホワイトボックステストは内部構造を調べる。
これらのテストは、ソフトウェアテストパラダイムの主要な目標の1つである、プログラムカバレッジの確保に大きく貢献します。
この領域の主な問題は、テストシーケンスと呼ばれるプログラムカバレッジの適切なパスを特定することである。
自動化された効果的なテストシーケンスを作成することは、ソフトウェアテストプロセスにおいて難しいタスクです。
提案手法では,「テストシーケンス生成」の課題は,Oracle のコストとパスを含む多目的最適化問題であると考えられる。
Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) は、最も優先度が高く、Oracleの最低コストが最適であるテストシーケンスを表現するために使用される。
提案手法の性能は,テストシーケンスを生成するための多目的ファイアフライアルゴリズム (MOFA) と比較される。
MOPSOベースのソリューションは、MOFAベースのアプローチよりも優れており、同時に両方の目的に対して最適なソリューションを提供する。
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