Science curiculum vitae personally - University of Da Nang




	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: 107,081,313

Applying the meta-heuristic algorithms for mutation-based Test data generation for Simulink models

Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Le Thi My Hanh, Nguyen Thanh Binh, Khuat Thanh Tung

Nơi đăng: Proceeding of the fifth international symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2014); Số: 978-1-4503-2930-9;Từ->đến trang: 102-109;Năm: 2014

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế

TÓM TẮT

Test data generation is one of the most important steps in testing process in order to reveal the faults in software. This activity is time-consuming and labor intensive. With the development of modeling tools such as Simulink, testing is able to early realize at design level. Therefore, it is desirable to seek the effective techniques for automating the testing process for Simulink models in order to make sure that the accurateness of systems which are built from these models. Mutation testing could be used as criterion to generate test data for Simulink models. In this paper, we evaluate the application of different meta-heuristic algorithms, like genetic algorithm, simulated annealing and artificial immune system, to optimize mutation-based test data generation in terms of killing the number of generated mutants for Simulink models. We discuss the effectiveness of these approaches and propose also an improvement of the genetic algorithm. These approaches have been applied to some different case studies and the obtained results are very promising.

ABSTRACT

Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng

Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn