Search-Based Software Engineering - 11th International Symposium, SSBSE 2019, Tallinn, Estonia, August 31 - September 1, 2019, Proceedings
Search-Based Software Engineering - 11th International Symposium, SSBSE 2019, Tallinn, Estonia, August 31 - September 1, 2019, Proceedings
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基于搜索的软件工程 - 第 11 届国际研讨会，SSBSE 2019，爱沙尼亚塔林，2019 年 8 月 31 日至 9 月 1 日，会议记录
DOI：
10.1007/978-3-030-27455-9_13
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Bruce D
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Bruce D
自动测试生成以覆盖程序中的所有分支是一项艰巨的任务。我们提出了Dorylus，这是一个测试用例生成工具，它使用蚁群优化，以覆盖率为指导。Dorylus构建了一个连续的域，在该域上进行独立的、多目标的搜索，该搜索采用了轻量级的、动态的、基于路径的输入依赖分析。我们使用两个语料库在覆盖率和速度方面对Dorylus和EvoSuite进行了比较。第一个基准测试包含基于字符串的程序，我们的结果表明，Dorylus在分支覆盖方面比EvoSuite有所改善，并且平均速度快50%。第二个基准测试由来自SF110的936个Java程序组成，并建议Dorylus具有良好的通用性，因为它平均达到79%的覆盖率，而三个EvoSuite算法中的最佳性能达到了%。
Automated test generation to cover all branches within a program is a hard task. We present Dorylus, a test suite generation tool that uses ant colony optimisation, guided by coverage. Dorylus constructs a continuous domain over which it conducts independent, multiple objective search that employs a lightweight, dynamic, path-based input dependency analysis. We compare Dorylus with EvoSuite with respect to both coverage and speed using two corpora. The first benchmark contains string based programs, where our results demonstrate that Dorylus improves over EvoSuite on branch coverage and is 50% faster on average. The second benchmark consists of 936 Java programs from SF110 and suggests Dorylus generalises well as it achieves 79% coverage on average whereas the best performing of three EvoSuite algorithms reaches 89%.