Abstrakt. Sökbaserad testning genererar testfall genom att koda ett lämplighetskriterium som den fitnessfunktion som driver en sökbaserad optimeringsalgoritm. Genetiska algoritmer har framgångsrikt tillämpats i sökningsbaserad testning: medan de flesta av dem använder tillräcklighetskriterier baserat på strukturen i programmet, några försöker maximera mutationspoängen i testsviten. Detta arbete presenterar en genetisk algoritm för att generera en testsvit för mutationstestning. Algoritmen antar flera funktioner från befintliga bakteriologiska algoritmer, genom att använda enstaka testfall som individer och hålla genererade individer i ett minne. Algoritmen kan valfritt använda automatiserad sådd vid produktion av den första populationen, genom att ta hänsyn till intressanta konstanter i källkoden. Vi har implementerat denna algoritm i ett ramverk och vi har tillämpat den på en WS-BPEL-sammansättning, som mäter i vilken utsträckning den genetiska algoritmen förbättrar den inledande slumpmässiga testsviten. Vi jämför vår genetiska algoritm, med och utan automatiserad sådd, med slumpmässiga tester.
Estero-Botaro m.fl. REF föreslog en ram för testfallsgenerering för WS-BPEL-program.
A Framework for Genetic Test-Case Generation for WS-BPEL Compositions
{'venue': 'ICTSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}