Abstract-In Sök-baserade strukturella tester, metaheuristiska söktekniker har ofta använts för att automatisera testdatagenerering. I exempelvis Genetiska algoritmer (GAs) belönas testdata på grundval av en objektiv funktion som i allmänhet representerar antalet påståenden eller grenar som omfattas. På grund av den stora variationen av möjliga testdatavärden är det dock svårt att hitta den uppsättning testdata som kan uppfylla ett specifikt täckningskriterium. I detta dokument introducerar vi användningen av Novelty Search (NS) algoritm till testdatagenerering problem baserat på uttalande täckta kriterier. Vi anser att ett sådant tillvägagångssätt för att testa datagenerering är attraktivt eftersom det gör det möjligt att utforska det enorma utrymmet för testdata inom inmatningsdomänen. I detta tillvägagångssätt försöker vi utforska sökområdet utan hänsyn till några mål. I själva verket, i stället för att ha ett fitness-baserat urval, väljer vi test fall baserat på en nyhet poäng som visar hur olika de är jämfört med alla andra lösningar som utvärderats hittills.
I ett tidigare arbete REF, har vi anpassat den allmänna idén om NS till testdatagenerering problem där nyhet poäng beräknades som Manhattan avståndet mellan de olika vektorer som representerar testdata.
A novelty search approach for automatic test data generation
{'venue': "SBST '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}