A Novel Evolutionary Approach for Adaptive Random Testing
Notice bibliographique
Résumé
Random testing is a low cost strategy that can be applied to a wide range of testing problems. While the cost and straightforward application of random testing are appealing, these benefits must be evaluated against the reduced effectiveness due to the generality of the approach. Recently, a number of novel techniques, coined Adaptive Random Testing, have sought to increase the effectiveness of random testing by attempting to maximize the testing coverage of the input domain. This paper presents the novel application of an evolutionary search algorithm to this problem. The results of an extensive simulation study are presented in which the evolutionary approach is compared against the Fixed Size Candidate Set (FSCS), Restricted Random Testing (RRT), quasi-random testing using the Sobol sequence (Sobol), and random testing (RT) methods. The evolutionary approach was found to be superior to FSCS, RRT, Sobol, and RT amongst block patterns, the arena in which FSCS, and RRT have demonstrated the most appreciable gains in testing effectiveness. The results among fault patterns with increased complexity were shown to be similar to those of FSCS, and RRT; and showed a modest improvement over Sobol, and RT. A comparison of the asymptotic and empirical runtimes of the evolutionary search algorithm, and the other testing approaches, was also considered, providing further evidence that the application of an evolutionary search algorithm is feasible, and within the same order of time complexity as the other adaptive random testing approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».