Abstract-Recent framsteg i automatiserad funktionell testning av grafiska användargränssnitt (GUI) förlitar sig på härledda grafmodeller som approximerar alla möjliga sekvenser av händelser som kan utföras på det grafiska gränssnittet, och sedan använda graferna för att generera testfall (eventssekvenser) som uppnår ett specificerat täckningsmål. Eftersom dessa modeller endast är approximationer av de faktiska händelseflödena, kan de genererade testfallen drabbas av problem med ogenomförbarhet, dvs. vissa händelser kanske inte är tillgängliga för genomförande som får testfallet att avslutas i förtid. I detta dokument utvecklar vi en metod för att automatiskt reparera GUI-testsviter, vilket genererar nya testfall som är genomförbara. Vi använder en genetisk algoritm för att utveckla nya testfall som ökar vår testsvits täckning samtidigt som ogenomförbara sekvenser undviks. Vi experimenterar med denna algoritm på en uppsättning syntetiska program som innehåller olika typer av begränsningar och för testsekvenser av varierande längder. Våra resultat tyder på att vi kan generera nya testfall för att täcka större delen av den möjliga täckningen och att den genetiska algoritmen överträffar en slumpmässig algoritm som försöker uppnå samma mål i nästan alla fall.
Huang m.fl. REF använde en genetisk algoritm för att utveckla nya testfall för att öka testsvitens täckning och samtidigt undvika ogenomförbara sekvenser.
Repairing GUI Test Suites Using a Genetic Algorithm
{'venue': '2010 Third International Conference on Software Testing, Verification and Validation', 'journal': '2010 Third International Conference on Software Testing, Verification and Validation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}