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: 107,091,181

 Searching for strongly subsuming higher order mutants by applying multi-objective optimization algorithm
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Quang-Vu Nguyen; Lech Madeyski
Nơi đăng: Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering; Số: AISC, volume 358;Từ->đến trang: 391-402;Năm: 2015
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
Higher order mutation testing is considered a promising solution for overcoming the main limitations of first order mutation testing. Strongly subsuming higher order mutants (SSHOMs) are the most valuable among all kinds of higher order mutants (HOMs) generated by combining first order mutants (FOMs). They can be used to replace all of its constituent FOMs without scarifying test effectiveness. Some researchers indicated that searching for SSHOMs is a promising approach. In this paper, we not only introduce a new classification of HOMs but also new objectives and fitness function which we apply in multi-objective optimization algorithm for finding valuable SSHOMs.
ABSTRACT
Higher order mutation testing is considered a promising solution for overcoming the main limitations of first order mutation testing. Strongly subsuming higher order mutants (SSHOMs) are the most valuable among all kinds of higher order mutants (HOMs) generated by combining first order mutants (FOMs). They can be used to replace all of its constituent FOMs without scarifying test effectiveness. Some researchers indicated that searching for SSHOMs is a promising approach. In this paper, we not only introduce a new classification of HOMs but also new objectives and fitness function which we apply in multi-objective optimization algorithm for finding valuable SSHOMs.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn