Testning av programvara innebär att identifiera de testfall som upptäcker fel i programmet. Omfattande testning av programvara är dock mycket tidskrävande. I detta dokument föreslås en teknik för att prioritera testfallsscenarier genom att identifiera kritiska vägkluster med hjälp av genetisk algoritm. Testfallsscenarierna härleds från UML-aktivitetsdiagrammet och tillståndsdiagramdiagrammet. Testeffektiviteten optimeras genom tillämpning av den genetiska algoritmen på testdata. Informationsflödesmätaren används i detta arbete för att beräkna informationsflödets komplexitet i samband med varje nod i aktivitetsdiagrammet och tillståndsdiagrammet. Om programvarukraven ändras måste programvaran ändras och detta kräver omtestning av programvaran. Därför, för att ta hand om krav förändring, en stack baserad metod för att tilldela vikter till noderna av aktivitetsdiagram och tillstånd diagram har också föreslagits. I det här dokumentet har vi utökat vårt tidigare arbete med att generera testfallsscenarier från aktivitetsdiagram genom att även beakta de samtidiga aktiviteterna i inbäddade aktivitetsdiagram.
REF (Roongruangsuwan & Daengdej 2005-2010 föreslog att testfallsscenarier skulle optimeras genom att identifiera kritiska vägkluster med hjälp av genetisk algoritm.
Applying Genetic Algorithm for Prioritization of Test Case Scenarios Derived from UML Diagrams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}