パラメータ値に関する制約を考慮したランダムテストのためのテストケース生成手法

摘要

This paper discusses random testing, which is a simple approach to test case generation for software testing. A notable feature of this approach is its high speed in test generation. Besides, it has been shown that random testing can probabilistically cover more than 63 percent of parameter interactions even if it only uses as many test cases as in the smallest test suite for combinatorial interaction testing. However, this property does not hold if constraints exist on parameter values: in that case, some particular interactions may have much smaller probability of being covered than the theoretical one. This can happen if there are only few possible test cases that have the interactions and satisfy the constraints. To overcome this problem, we propose the following approach: if a randomly generated test case does not satisfy the constraints, then we derive, from that test case, a collection of valid test cases such that every possible interaction in the random test case occurs in at least one test case in the collection. This guarantees, at the cost of a small increase in the number of test cases, theoretical occurrence probability of interactions in the presence of constraints.%本稿ではテストケース生成手法の一つであるランダムテストについて議論する.ランダムテストとはパラメータ値をランダムに設定してテストケースを生成する手法である.この手法はテストケースの生成が非常に高速であるという特徴があり，また組み合わせの網羅率に関して，組み合わせテストと同数のテストケース数で少なくとも63%が保証されることがわかっている.一方で制約条件への対応に問題点があり，条件によっては出現確率が非常に低くなる組み合わせが存在する場合がある.そこで本稿ではこの問題を解決するために，制約を満たさないテストケースが生成された場合に，そのテストケースから新たなテストケース集合を生成する手法を提案する.この手法により，網羅率を大きく下げることなく，出現確率が非常に低い組み合わせに関して，他の組み合わせと同等の出現確率に改善することができる.