Programvara som verkar på komplexa datastrukturer kan vara utmanande att testa: det är svårt att generera olika testdata som uppfyller strukturella begränsningar samtidigt uppvisar egenskaper, såsom en viss storlek, som testingenjören tror kommer att vara effektiva för att upptäcka fel. I vårt tidigare arbete introducerade vi GödelTest, ett ramverk för att generera sådana datastrukturer med hjälp av icke-deterministiska program, och kombinerade det med Differentiell Evolution för att optimera genereringsprocessen. Monte-Carlo Tree Search (MCTS) är en sökteknik som har visat stor framgång i att spela spel som kan representeras som en sekvens av beslut. I denna artikel tillämpar vi Nested Monte-Carlo Search, en enspelarvariant av MCTS, på sekvensen av beslut som fattas av de produktionsprogram som används av GödelTest, och visar att denna kombination effektivt kan generera slumpmässiga datastrukturer som uppvisar de specifika egenskaper som testingenjören kräver. Vi jämför resultaten med Boltzmanns provtagning, en analytisk metod för att generera slumpmässiga kombinatoriska datastrukturer.
Poulding och Feldt REF använde Nested Monte-Carlo Search, för att generera slumpmässiga datastrukturer som ska användas för testning.
Generating structured test data with specific properties using nested Monte-Carlo search
{'venue': "GECCO '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}