論文の概要: PSALM: applying Proportional SAmpLing strategy in Metamorphic testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13414v1
- Date: Mon, 15 Dec 2025 15:04:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.71522
- Title: PSALM: applying Proportional SAmpLing strategy in Metamorphic testing
- Title(参考訳): PSALM: メタモルフィックテストにおける比例SAmpLing戦略の適用
- Authors: Zenghui Zhou, Pak-Lok Poon, Zheng Zheng, Xiao-Yi Zhang,
- Abstract要約: 本稿では、ソーステストケース選択とMG選択の両方にPSSをMTに適応させるPSALMを提案する。
8つの被験者プログラムと184のミュータントに関する総合的な実証研究は、その結果が我々の理論的分析と一致していることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9581293069043113
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metamorphic testing (MT) alleviates the oracle problem by checking metamorphic relations (MRs) across multiple test executions. The fault detection effectiveness of MT is influenced not only by the choice and quality of MRs, but also by how source test cases and metamorphic groups (MGs) are selected. While substantial research has focused on designing, generating, and validating MRs, systematic methods for source test case selection and MG selection remain largely unexplored. Although the Proportional Sampling Strategy (PSS) provides strong theoretical guarantees in traditional testing, its assumptions cannot be directly applied in MT due to differences in selection domains, test units, and failure distributions. This paper proposes PSALM, an adaptation of PSS to MT for both source test case selection and MG selection. We formally prove that PSALM is never inferior to random selection regardless of how the source test case and MG domains are partitioned. We further identify the conditions under which applying PSALM to source test case selection and MG selection yields identical effectiveness. A comprehensive empirical study on eight subject programs and 184 mutants shows that the results are consistent with our theoretical analysis and that PSALM generally performs more effectively than existing selection strategies such as ART and MT-ART. These results demonstrate that PSALM provides a theoretically grounded and practically effective selection strategy for MT.
- Abstract(参考訳): メタモルフィックテスト(MT)は、複数のテスト実行でメタモルフィック関係(MR)をチェックすることで、オラクルの問題を軽減する。
MTの故障検出の有効性は,MRの選択と品質だけでなく,ソーステストケースと変成グループ(MG)の選択方法にも影響される。
MRの設計、生成、バリデーションに重点を置いているが、ソーステストケースの選択とMGの選択の体系的な方法はほとんど探索されていない。
Proportional Smpling Strategy (PSS) は従来のテストにおいて強力な理論的保証を提供するが、その仮定は選択領域、テストユニット、障害分布の違いによりMTでは直接適用できない。
本稿では、ソーステストケース選択とMG選択の両方にPSSをMTに適応させるPSALMを提案する。
我々は、PSALMが、ソーステストケースとMGドメインをどのように分割するかに関わらず、ランダム選択に劣らないことを正式に証明する。
さらに、PSALMをソーステストケース選択に適用した条件を特定し、MG選択が同一の有効性を得る。
8つの被験者プログラムと184のミュータントに関する総合的な実証研究により、結果は我々の理論的分析と一致しており、PSALMはARTやMT-ARTのような既存の選択戦略よりも一般的に効果的に機能することが示された。
これらの結果は,PSALMがMTの理論的基礎と実用的選択戦略を提供することを示した。
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