Mutationsanalys utvärderar en testteknik genom att mäta hur väl den upptäcker sådda fel (mutanter). Mutation analys hämmas av inneboende skalbarhet problem - en test svit utförs för var och en av ett stort antal mutanter. Trots många optimeringar som presenteras i litteraturen kvarstår denna skalbarhetsfråga, och detta är en av anledningarna till att mutationsanalys knappast används i praktiken. Medan de flesta tidigare optimeringar försökte att statiskt minska antalet utföranden eller deras beräkningsmässiga overhead, utnyttjar detta papper information som är tillgänglig endast på körtid för att ytterligare minska antalet utföranden. För det första, tillstånd infektionstillstånd kan avslöja -med ett enda test utförande av det ommuterade programmet - vilka mutanter skulle leda till ett annat tillstånd, och därmed undvika onödiga test avrättningar. För det andra, att avgöra om en smittad avrättning stat propagerar ytterligare kan minska antalet avrättningar. Mutanter som är inbäddade i sammansatta uttryck kan infektera staten lokalt utan att påverka resultatet av det sammansatta uttrycket. För det tredje, de mutanter som infekterar staten kan partitioneras baserat på den resulterande infekterade tillstånd - om två mutanter leder till samma infekterade tillstånd, bara en behöver utföras som resultatet av den andra kan härledas. Vi har implementerat dessa optimeringar i ramverket för stora mutationer och empiriskt utvärderat dem på 14 öppen källkodsprogram. Optimeringarna minskade mutationsanalystiden med i genomsnitt 40%.
Bara ett par stycken. REF utnyttjade information om run-time för att minska antalet muterade avrättningar.
Efficient mutation analysis by propagating and partitioning infected execution states
{'venue': 'ISSTA 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}