GASSER: A Multi-Objective Evolutionary Approach for Test Suite Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Regression testing is a practice that ensures a System Under Test (SUT) still works as expected after changes have been implemented. The simplest approach for regression testing is Retest-all, which consists of re-executing the entire Test Suite (TS) on the changed version of the SUT. Retest-all could be expensive in case a SUT and its TS grow in size and, if resources are insufficient, its application could be impracticable. A Test Suite Reduction (TSR) approach aims to overcome these issues by reducing the size of TSs, while preserving their fault-detection capability. In this paper, we introduce and validate an approach for TSR based on a multi-objective evolutionary algorithm, namely, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). This approach seeks to reduce TSs by maximizing both statement coverage and diversity of test cases of the reduced TSs, while minimizing the size of the reduced TSs. We named this approach Genetic Algorithm for teSt SuitE Reduction (GASSER). To assess GASSER, we conducted an experiment on 19 versions of four software systems from a public dataset—i.e. Software-artifact Infrastructure Repository (SIR). We compared GASSER with nine baseline approaches. The comparison was based on the size of the reduced TSs and their fault-detection capability. The most important take-away result is that GASSER, as compared with the baseline approaches, reduces more the size of the TSs with a non-significant effect on their fault-detection capability. The results of our empirical assessment suggest that the application of multi-objective evolutionary algorithms and, in particular, NSGA-II might represent a viable means to deal with TSR.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».