| 一种基于数据流分析的冗余变异体识别方法 |
| |
| 引用本文： | 孙昌爱,郭新玲,张翔宇,陈宗岳.一种基于数据流分析的冗余变异体识别方法[J].计算机学报,2019,42(1):44-60. |
| |
| 作者姓名： | 孙昌爱 郭新玲 张翔宇 陈宗岳 |
| |
| 作者单位： | 北京科技大学计算机与通信工程学院,北京,100083;普渡大学计算机科学系,西拉法叶 47906 美国;斯文本大学计算机科学与软件工程系,墨尔本 3122 澳大利亚 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;北京市自然科学基金;航空科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
| |
| 摘 要： | 变异测试是一种基于故障的软件测试技术,广泛用来评估测试用例集的充分性与软件测试技术的有效性.尽管变异测试具有较强的故障检测能力,但由于数量庞大的变异体导致了计算开销大的问题,阻碍了变异测试在实践中的广泛应用.为了增强变异测试的实用性,该文从减少变异体数量和缩短变异测试执行时间的角度出发研究变异测试的优化技术,提出冗余变异体的概念和一种基于数据流分析的冗余变异体识别方法.采用11个C程序以经验研究的方式评估了所提冗余变异体识别方法的可行性与有效性.实验结果表明,该文提出的冗余变异体识别方法不仅可以识别出大量的冗余变异体,有效地减少了变异测试执行时间,还提供了一种评价变异算子质量的方法.该文提出的冗余变异体概念及其识别方法可以有效地提高变异测试的效率,并为资源受限的情况下如何选择变异算子进行变异测试提供了指导方针.
|
| 关 键 词： | 软件测试 变异测试 冗余变异体 数据流分析 变异优化 |
A Data Flow Analysis Based Redundant Mutants Identification Technique |
| |
| Affiliation: | (School of Computer and Communication Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083;Department of Computer Science,Purdue University,West Lafayette 47906,US;Department of Computer Science and Software Engineering,Swinburne University of Technology,Melbourne 3122,Australia) |
| |
| Abstract: | SUN Chang-Ai;GUO Xin-Ling;ZHANG Xiang-Yu;CHEN Tsong-Yueh(School of Computer and Communication Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083;Department of Computer Science,Purdue University,West Lafayette 47906,US;Department of Computer Science and Software Engineering,Swinburne University of Technology,Melbourne 3122,Australia) |
| |
| Keywords: | software testing mutation testing redundant mutant data flow analysis mutation optimization |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
