A Scalable t-Wise Coverage Estimator: Algorithms and Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Owing to the pervasiveness of software in our modern lives, software systems have evolved to be highly configurable. Combinatorial testing has emerged as a dominant paradigm for testing highly configurable systems. Often constraints are employed to define the environments where a given system is expected to work. Therefore, there has been a sustained interest in designing constraint-based test suite generation techniques. A significant goal of test suite generation techniques is to achieve <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>-wise coverage for higher values of <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>. Therefore, designing scalable techniques that can estimate <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>-wise coverage for a given set of tests and/or the estimation of maximum achievable <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>-wise coverage under a given set of constraints is of crucial importance. The existing estimation techniques face significant scalability hurdles. We designed scalable algorithms with mathematical guarantees to estimate (i) <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>-wise coverage for a given set of tests, and (ii) maximum <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>-wise coverage for a given set of constraints. In particular, <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathsf{ApproxCov}$</tex-math></inline-formula> takes in a test set <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal{U}$</tex-math></inline-formula> and returns an estimate of the <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>-wise coverage of <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal{U}$</tex-math></inline-formula> that is guaranteed to be within <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$(1\pm\varepsilon)$</tex-math></inline-formula>-factor of the ground truth with probability at least <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$1-\delta$</tex-math></inline-formula> for a given tolerance parameter <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\varepsilon$</tex-math></inline-formula> and a confidence parameter <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\delta$</tex-math></inline-formula>. A scalable framework <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\mathsf{ApproxMaxCov}}$</tex-math></inline-formula> for a given formula <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\mathsf{F}}$</tex-math></inline-formula> outputs an approximation which is guaranteed to be within <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$(1\pm\varepsilon)$</tex-math></inline-formula> factor of the maximum achievable <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>-wise coverage under <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\mathsf{F}}$</tex-math></inline-formula>, with probability <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\geq 1-\delta$</tex-math></inline-formula> for a given tolerance parameter <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\varepsilon$</tex-math></inline-formula> and a confidence parameter <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\delta$</tex-math></inline-formula>. Our comprehensive evaluation demonstrates that <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathsf{ApproxCov}$</tex-math></inline-formula> and <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\mathsf{ApproxMaxCov}}$</tex-math></inline-formula> can handle benchmarks that are beyond the reach of current state-of-the-art approaches. In this paper we present proofs of correctness of <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathsf{ApproxCov}$</tex-math></inline-formula>, <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\mathsf{ApproxMaxCov}}$</tex-math></inline-formula>, and of their generalizations. We show how the algorithms can improve the scalability of a test suite generator while maintaining its effectiveness. In addition, we compare several test suite generators on different feature combination sizes <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$t$</tex-math></inline-formula>.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle