Abstract-Mutation testning anses allmänt som en high-end test täckningskriterium på grund av det stora antalet mutanter det genererar. Även om många ansträngningar har gjorts för att minska beräkningskostnaderna för mutationstestning återstår i praktiken frågan om skalbarhet. I detta dokument undersöker vi om vi kan använda kompressionstekniker för att förbättra effektiviteten hos starka mutationer baserade på svag mutationsinformation. Vår utredning är centrerad kring sex mutationskomprimeringsstrategier som vi har utarbetat. Mer specifikt antar vi överlappande gruppering och Formell Concept Analysis (FCA) till klustermutanter och testfall baserat på räckvidd (kodtäckning) och nödvändighet (svag mutation) villkor. Dessutom utnyttjar vi mutationskunskap (mutationsplatser och mutationsoperatörstyper) under komprimering. För att utvärdera vår metod har vi genomfört en studie på 20 Javaprojekt med öppen källkod med hjälp av manuellt skrivna tester. Vi jämför också vår metod med ren slumpmässig provtagning och svag mutation. De övergripande resultaten visar att muterade kompressionstekniker är ett bättre val än slumpmässig provtagning och svag mutation i praktiken: de kan effektivt påskynda stark mutation 6.3 till 94,3 gånger med en noggrannhet på >90 %.
Zhu m.fl. REF visade hur man kan förbättra effektiviteten av mutationstestning genom att anta formell konceptanalys till klustermutanter och testfall baserat på nåbarhet (kodtäckning) och nödvändighet (svag mutation) villkor.
An Investigation of Compression Techniques to Speed up Mutation Testing