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: 112,298,152
Higher order mutation testing to drive development of new test cases: an empirical comparison of three strategies
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Quang-Vu Nguyen; Lech Madeyski
Nơi đăng:
Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer;
S
ố:
Part I, vol. 9621;
Từ->đến trang
: 235–244;
Năm:
2016
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Mutation testing, which includes first order mutation (FOM) testing and higher order mutation (HOM) testing, appeared as a powerful and effective technique to evaluate the quality of test suites. The live mutants, which cannot be killed by the given test suite, make up a significant part of generated mutants and may drive the development of new test cases. Generating live higher order mutants (HOMs) able to drive development of new test cases is considered in this paper. We apply multi-objective optimization algorithms based on our proposed objectives and fitness functions to generate higher order mutants using three strategies: HOMT1 (HOMs generated from all first order mutants), HOMT2 (HOMs generated from killed first order mutants) and HOMT3
(HOMs generated from not-easy-to-kill first order mutants). We then use mutation score indicator to evaluate, which of the three approaches is better suited to drive development of new test cases and, as a result, to improve the software quality.
ABSTRACT
Mutation testing, which includes first order mutation (FOM) testing and higher order mutation (HOM) testing, appeared as a powerful and effective technique to evaluate the quality of test suites. The live mutants, which cannot be killed by the given test suite, make up a significant part of generated mutants and may drive the development of new test cases. Generating live higher order mutants (HOMs) able to drive development of new test cases is considered in this paper. We apply multi-objective optimization algorithms based on our proposed objectives and fitness functions to generate higher order mutants using three strategies: HOMT1 (HOMs generated from all first order mutants), HOMT2 (HOMs generated from killed first order mutants) and HOMT3
(HOMs generated from not-easy-to-kill first order mutants). We then use mutation score indicator to evaluate, which of the three approaches is better suited to drive development of new test cases and, as a result, to improve the software quality.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn