Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 111,199,783
An Improvement of Applying Multi-objective Optimization Algorithm into Higher Order Mutation Testing
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Quang-Vu Nguyen
; Hai-Bang Truong
Nơi đăng:
Springer Nature Switzerland AG 2020 H. A. Le Thi et al. (Eds.): ICCSAMA 2019;
S
ố:
AISC 1121;
Từ->đến trang
: 361-369;
Năm:
2019
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
In order to raise the quality of higher order mutation testing, in this paper, we propose an approach for effect improving of multi-objective optimization algorithms which can be used in the field of higher order mutation testing in order to reduce the number of generated mutant , generate the hard-to-kill mutant and construct the quality higher order mutants. We have performed an empirical evaluation with 20 real-word, open-source projects and 10 multi-objective optimization algorithms (including 5 original algorithms and 5 corresponding modification algorithms) to evaluate experimental results as well as bring out some opinions to effectiveness apply multi-objective optimization algorithms into higher order mutation testing. The study results indicate that our approach is an effectiveness one to get better the quality of higher order mutation testing.
ABSTRACT
In order to raise the quality of higher order mutation testing, in this paper, we propose an approach for effect improving of multi-objective optimization algorithms which can be used in the field of higher order mutation testing in order to reduce the number of generated mutant , generate the hard-to-kill mutant and construct the quality higher order mutants. We have performed an empirical evaluation with 20 real-word, open-source projects and 10 multi-objective optimization algorithms (including 5 original algorithms and 5 corresponding modification algorithms) to evaluate experimental results as well as bring out some opinions to effectiveness apply multi-objective optimization algorithms into higher order mutation testing. The study results indicate that our approach is an effectiveness one to get better the quality of higher order mutation testing.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn