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Input Domain Reduction of Search-based Structural Test Data Generation using Interval Arithmetic

机译:使用间隔算术输入基于搜索的结构测试数据生成的输入域减少

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摘要

The size of search space has an impact on the efficiency of test data generation by meta-heuristic algorithms. To enhance the efficiency of test data generation, a method that reduces search space utilizing interval arithmetic is proposed. Firstly, all input variables of the program are presented as interval variables. Then, the interval of each variable is gradually reduced by many constraint conditions in the target path. Finally, meta-heuristic algorithm with reduced search space is carried out to generate test data. Experimental results show the proposed method has advantages in the number of generations, running time, and success rate, which can significantly enhance the efficiency of test data by using meta-heuristic algorithms.
机译:搜索空间的大小对Meta-heuristic算法产生了测试数据生成的效率。 为了提高测试数据生成的效率,提出了利用间隔算法减少搜索空间的方法。 首先,程序的所有输入变量都以间隔变量呈现。 然后,通过目标路径中的许多约束条件逐渐减小每个变量的间隔。 最后,执行具有缩小搜索空间的元 - 启发式算法以生成测试数据。 实验结果表明,所提出的方法在几代人的数量,运行时间和成功率方面具有优势,可以通过使用Meta-heuristic算法来显着提高测试数据的效率。

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