Abstract-Random testing (RT) har i stor utsträckning använts vid testning av olika programvaror och hårdvarusystem. Adaptive random testing (ART) är en familj av slumpmässiga testtekniker som syftar till att öka RT:s feldetekteringseffektivitet genom att sprida slumpmässiga testfall jämnt över hela inmatningsdomänen. ART har empiriskt visat sig vara effektivt på programvara med numeriska ingångar. Det finns dock två aspekter av ART som behöver tas upp för att göra dess antagande mer allmänt tillämplig på program med icke-numeriska ingångar, och den höga beräkningen overhead för många ART algoritmer. Vi presenterar en linjär-order ART algoritm för programvara med icke-numeriska ingångar. Det viktigaste kravet för att använda ART med icke-numeriska ingångar är en lämplig "distansåtgärd". Vi använder begreppen kategorier och val från kategori-partition testning för att formulera en sådan åtgärd. Vi undersöker fel-detektion effektivitet av vår teknik genom att utföra en empirisk studie på 14 objektprogram, med hjälp av två standardmått-F-mått och P-mått. Vår ART algoritm statistiskt signifikant överträffar RTon 10 av de 14 studerade programmen, och uppvisar prestanda som liknar RTon tre av de fyra återstående programmen. Valet av vår ART-algoritm ligger nära RT-algoritmen.
Dessutom föreslogs en linjär-order ART algoritm REF, som drar nytta av egenskaperna hos avståndsmåttet som bygger på begreppen kategorier och val för att uppnå linjär-tid test fall val overhead.
A Cost-Effective Random Testing Method for Programs with Non-Numeric Inputs
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}