論文の概要: Reformulating Regression Test Suite Optimization using Quantum Annealing -- an Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15963v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 19:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:02.031722
• Title: Reformulating Regression Test Suite Optimization using Quantum Annealing -- an Empirical Study
• Title（参考訳）: 量子アニーリングを用いた回帰テストスイートの最適化 -実証的研究-
• Authors: Antonio Trovato, Manuel De Stefano, Fabiano Pecorelli, Dario Di Nucci, Andrea De Lucia,
• Abstract要約: 回帰テストは、変更が実装された後、ソフトウェアが期待通りに機能することを保証する。 従来のテストスイート最適化技術は、リソース制約のあるシナリオでは実用的ではないことが多い。 本稿では,回帰テストケース選択問題を量子計算技術をよりよく活用するために再検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.11562964318067
• License:
• Abstract: Maintaining software quality is crucial in the dynamic landscape of software development. Regression testing ensures that software works as expected after changes are implemented. However, re-executing all test cases for every modification is often impractical and costly, particularly for large systems. Although very effective, traditional test suite optimization techniques are often impractical in resource-constrained scenarios, as they are computationally expensive. Hence, quantum computing solutions have been developed to improve their efficiency but have shown drawbacks in terms of effectiveness. We propose reformulating the regression test case selection problem to use quantum computation techniques better. Our objectives are (i) to provide more efficient solutions than traditional methods and (ii) to improve the effectiveness of previously proposed quantum-based solutions. We propose SelectQA, a quantum annealing approach that can outperform the quantum-based approach BootQA in terms of effectiveness while obtaining results comparable to those of the classic Additional Greedy and DIV-GA approaches. Regarding efficiency, SelectQA outperforms DIV-GA and has similar results with the Additional Greedy algorithm but is exceeded by BootQA.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア品質の維持は、ソフトウェア開発の動的な状況において不可欠である。 回帰テストは、変更が実装された後、ソフトウェアが期待通りに機能することを保証する。 しかしながら、すべての修正のためにすべてのテストケースを再実行することは、特に大規模システムにおいて、実用的かつコストがかかります。 従来のテストスイート最適化手法は非常に効果的であるが、計算コストが高いため、リソース制約のあるシナリオでは実用的ではないことが多い。 したがって、量子コンピューティングソリューションは効率を改善するために開発されたが、有効性という点では欠点が示されている。 本稿では,回帰テストケース選択問題を量子計算技術をよりよく活用するために再検討する。 目的は (i)従来の方法よりも効率的なソリューションを提供すること (II) 従来提案されていた量子ベースの解の有効性を改善すること。 SelectQAは、量子ベースのアプローチであるBootQAよりも効率が良く、古典的なAdvanced GreedyとDIV-GAのアプローチに匹敵する結果が得られる量子アニール方式である。 効率に関しては、SelectQAはDIV-GAより優れており、Aggrege Greedyアルゴリズムと類似しているが、BootQAより優れている。

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