Перевод названия: Researching of using genetic algorithm for generating data sets and initial debugging of program code
Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: V Международная конференция и молодежная школа "Информационные технологии и нанотехнологии"; Самара; Самара
Год издания: 2019
Аннотация: При разработке программного обеспечения даже самые высококвалифицированные разработчики допускают ошибки. Тестировщикам необходимо обеспечить достаточно высокий уровень покрытия кода, то есть проверку максимально возможного числа путей программы. Автоматизация тестирования возможна не на всех этапах. Один из этапов, который достатоПоказать полностьючно сложно поддаётся автоматизации, является подбор входных данных. Это связано с большим числом возможных комбинаций, поэтому в данной задаче особую ценность представляют эвристические подходы, одним из которых является генетический алгоритм. Внедрение генетического алгоритма позволяет найти достаточно большое число комбинаций, каждая из которых будет проверять определённыйпуть. За счёт настроек алгоритма можно обеспечить нахождение максимально удалённых друг от друга частей программного кода и получить более высокий уровень покрытия кода. В данной статье исследуются возможности разработанного метода генерации тестовых данных на основе генетического алгоритма. Even most qualified programmers in process of software developing make mistakes. Testers need to ensure a sufficiency level of code coverage with maximum possible numbers of program branches. Automatization testing is not possible at all stages. One of the stages which is quite difficult to automate is generation of input data. Due to large number of possible data combination heuristic approaches have particular value, one of which is the genetic algorithms. Advert of the genetic algorithm allow to find fairly large number of combinations, each of which handle a particular branch. By adjusting the algorithm, it is possible to ensure that parts of code which is most distant from each other are found and higher level of code coverage is obtained. This article explores the possibilities of the developed method for generating input test data based on genetic algorithm.
Журнал: СБОРНИК ТРУДОВ ИТНТ-2019
Выпуск журнала: 4
Номера страниц: 685-694
Издатель: Новая техника