論文の概要: Feature-oriented Test Case Selection and Prioritization During the Evolution of Highly-Configurable Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15296v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 16:39:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 12:53:38.505426
- Title: Feature-oriented Test Case Selection and Prioritization During the Evolution of Highly-Configurable Systems
- Title(参考訳): 高構成システムの進化過程における特徴指向テストケースの選択と優先順位付け
- Authors: Willian D. F. Mendonça, Wesley K. G. Assunção, Silvia R. Vergilio,
- Abstract要約: 機能指向テストケースの選択と優先順位付けアプローチであるFeaTestSelPrioを紹介した。
提案手法では,多数のテストを選択し,ベースラインとして使用される変更ファイル指向アプローチよりも実行に要する時間が長い。
優先順位付けのステップでは、失敗するコミットの86%で、平均的なテスト予算を削減できます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5225153671736202
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Testing Highly Configurable Systems (HCSs) is a challenging task, especially in an evolution scenario where features are added, changed, or removed, which hampers test case selection and prioritization. Existing work is usually based on the variability model, which is not always available or updated. Yet, the few existing approaches rely on links between test cases and changed files (or lines of code), not considering how features are implemented, usually spread over several and unchanged files. To overcome these limitations, we introduce FeaTestSelPrio, a feature-oriented test case selection and prioritization approach for HCSs. The approach links test cases to feature implementations, using HCS pre-processor directives, to select test cases based on features affected by changes in each commit. After, the test cases are prioritized according to the number of features they cover. Our approach selects a greater number of tests and takes longer to execute than a changed-file-oriented approach, used as baseline, but FeaTestSelPrio performs better regarding detected failures. By adding the approach execution time to the execution time of the selected test cases, we reached a reduction of $\approx$50%, in comparison with retest-all. The prioritization step allows reducing the average test budget in 86% of the failed commits.
- Abstract(参考訳): 高度に構成可能なシステム(HCS)をテストすることは、特に機能の追加、変更、削除といった進化シナリオにおいて、テストケースの選択と優先順位付けを妨げている課題である。
既存の作業は通常、変分モデルに基づいています。
しかし、いくつかの既存のアプローチでは、テストケースと変更ファイル(またはコード行)のリンクに依存しており、機能がどのように実装されているかは考慮していない。
これらの制限を克服するために,機能指向のテストケース選択とHCSの優先順位付けアプローチであるFeaTestSelPrioを紹介した。
このアプローチは、テストケースをHCSプリプロセッサディレクティブを使用して機能実装にリンクし、コミット毎に変更によって影響を受ける機能に基づいてテストケースを選択する。
その後、テストケースは、カバーする機能の数に応じて優先順位付けされる。
当社のアプローチでは,多数のテストを選択し,ベースラインとして使用される変更ファイル指向アプローチよりも実行に時間がかかるが,検出された障害に関して,FeaTestSelPrioの方がパフォーマンスがよい。
選択したテストケースの実行時間にアプローチの実行時間を追加することで、retest-allと比較して$\approx$50%削減しました。
優先順位付けのステップでは、失敗するコミットの86%で、平均的なテスト予算を削減できます。
関連論文リスト
- Prompt Optimization with EASE? Efficient Ordering-aware Automated Selection of Exemplars [66.823588073584]
大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のアプリケーションで印象的な機能を示している。
これらの卓越した作品の品質は、パフォーマンスに大きな影響を与えます。
既存の方法は、先行注文がパフォーマンスに与える影響を適切に説明できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-25T08:23:05Z) - Towards Explainable Test Case Prioritisation with Learning-to-Rank Models [6.289767078502329]
テストケース優先順位付け(TCP)は、ソフトウェアが進化するにつれて品質を確保するために回帰テストにおいて重要なタスクである。
我々は、異なる説明を必要とするシナリオと、TCPの特異性がそれらにどのように影響するかを提示し、議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T16:11:45Z) - Fine-Grained Assertion-Based Test Selection [6.9290255098776425]
回帰テスト選択技術は、コードの変更によって影響を受けるテストのみを選択することで、テスト実行時間を短縮することを目的としている。
本稿では,文レベルでのテストコードを分析し,テストアサーションを選択の単位として扱うことによって,選択精度を高める新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-24T04:07:30Z) - Align Your Prompts: Test-Time Prompting with Distribution Alignment for
Zero-Shot Generalization [64.62570402941387]
テスト領域のギャップを埋めるために、機能分散シフトを最小限にして、テスト時にマルチモーダルプロンプトを適用するために、単一のテストサンプルを使用します。
提案手法は,既存のプロンプト学習技術以上のゼロショットトップ1精度を向上し,ベースラインのMaPLeよりも3.08%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T17:59:32Z) - On Pitfalls of Test-Time Adaptation [82.8392232222119]
TTA(Test-Time Adaptation)は、分散シフトの下で堅牢性に取り組むための有望なアプローチとして登場した。
TTABは,10の最先端アルゴリズム,多種多様な分散シフト,および2つの評価プロトコルを含むテスト時間適応ベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T09:35:29Z) - AdaNPC: Exploring Non-Parametric Classifier for Test-Time Adaptation [64.9230895853942]
ドメインの一般化は、ターゲットのドメイン情報を活用することなく、任意に困難にすることができる。
この問題に対処するためにテスト時適応(TTA)手法が提案されている。
本研究では,テスト時間適応(AdaNPC)を行うためにNon-Parametricを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T04:23:13Z) - Sequential Kernelized Independence Testing [101.22966794822084]
我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。
シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T18:08:42Z) - Test2Vec: An Execution Trace Embedding for Test Case Prioritization [12.624724734296342]
テストケースの実行トレースは、自動テストタスクの振る舞いを抽象化するよい代替手段になり得る。
本稿では,テスト実行トレースを潜在空間にマッピングする新しい埋め込み手法Test2Vecを提案する。
結果より,提案したTPは,第1検体の平均正規化ランクを41.80%向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-28T20:38:36Z) - DeepOrder: Deep Learning for Test Case Prioritization in Continuous
Integration Testing [6.767885381740952]
この研究は、回帰機械学習に基づいて動作するディープラーニングベースのモデルであるDeepOrderを紹介している。
DeepOrderは、テスト実行の履歴記録に基づいて、以前のテストサイクルの任意の数からテストケースをランク付けする。
実験により, 深部ニューラルネットワークは, 単純な回帰モデルとして, 連続的な統合テストにおいて, テストケースの優先順位付けに効率的に利用できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T15:10:38Z) - TestRank: Bringing Order into Unlabeled Test Instances for Deep Learning
Tasks [14.547623982073475]
ディープラーニングシステムはテストやデバッグが難しいことで有名です。
テストコスト削減のために、テスト選択を行い、選択した“高品質”バグ修正テストインプットのみをラベル付けすることが不可欠である。
本稿では,未ラベルのテストインスタンスに,バグ検出機能,すなわちTestRankに従って順序を付ける新しいテスト優先順位付け手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-21T03:41:10Z) - Noisy Adaptive Group Testing using Bayesian Sequential Experimental
Design [63.48989885374238]
病気の感染頻度が低い場合、Dorfman氏は80年前に、人のテストグループは個人でテストするよりも効率が良いことを示した。
本研究の目的は,ノイズの多い環境で動作可能な新しいグループテストアルゴリズムを提案することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-26T23:41:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。