Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 99,133,538

 Improving Mutant Generation for Simulink Models using Genetic Algorithm
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyen Thi Ha Quyen, Khuat Thanh Tung, Le Thi My Hanh, Nguyen Thanh Binh
Nơi đăng: Proceeding of the International Conference on Electronics, Information and Communication (ICEIC); Số: 27 Jan - 30 Jan 2016;Từ->đến trang: 103-106;Năm: 2016
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Simulink is one of the most popular tools used to design dynamic models for industrial complex systems. Mutation testing is a fault-based technique widely used for testing software. However, the testing cost is often very high. A tool which allows automatic testing for Simulink models with only a subset of mutants to reduce testing costs and time while ensuring the quality of software products is very necessary. This paper proposes the use of genetic algorithm to minimize the number of generated mutants without losing the efficiency of mutation testing approach. The experiment confirms that the proposed method contributed to the reduction in time and costs for mutation testing process.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn