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Integrating greedy based approach with genetic algorithm to generate mixed covering arrays for pair-wise testing

机译：将基于贪婪的方法与遗传算法相结合以生成混合覆盖数组以进行成对测试

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The effectiveness of combinatorial interaction testing (CIT) to test highly configurable systems has constantly motivated researchers to look out for new techniques to construct optimal covering arrays that correspond to test sets. Pair-wise testing is a combinatorial testing technique that generates a pair-wise interaction test set to test all possible combinations of each pair of input parameter value. Meta heuristic techniques have being explored by researchers in past to construct optimal covering arrays for t-way testing (where, t denotes the strength of interaction). In this paper we apply genetic algorithm, a meta heuristic search based optimization algorithm to generate optimal mixed covering arrays for pair-wise testing. Here, we present a novel method that uses a greedy based approach to perform mutation and study the impact of the proposed approach on the performance of genetic algorithm. We describe the implementation of the proposed approach by extending an open source tool PWiseGen. Experimental results indicate that the use of greedy approach to perform mutation improves the performance of genetic algorithm by generating mixed covering arrays with higher fitness level in less number of generations as compared to those generated using other techniques.
机译：组合交互测试（CIT）对高度可配置的系统进行测试的有效性一直激励着研究人员寻找新技术，以构建与测试集相对应的最佳覆盖阵列。逐对测试是一种组合测试技术，可生成逐对交互测试集以测试每对输入参数值的所有可能组合。过去，研究人员一直在探索元启发式技术，以构建用于t方向测试的最佳覆盖数组（其中t表示交互的强度）。在本文中，我们应用遗传算法（一种基于元启发式搜索的优化算法）生成用于成对测试的最优混合覆盖数组。在这里，我们提出了一种新的方法，该方法使用基于贪婪的方法来执行突变，并研究所提出的方法对遗传算法性能的影响。我们通过扩展开源工具PWiseGen描述了所提出方法的实现。实验结果表明，与使用其他技术生成的覆盖数组相比，使用贪婪方法进行突变可通过生成具有更高适应性级别的混合覆盖数组，且生成次数更少，从而提高了遗传算法的性能。

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