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首页> 外文会议>IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering >WAP: A Novel Automatic Test Generation Technique Based on Moth Flame Optimization
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WAP: A Novel Automatic Test Generation Technique Based on Moth Flame Optimization

机译：WAP：一种基于飞蛾火焰优化的自动测试生成新技术

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In this work, we present a novel technique forautomatic test data generation that generates the whole test suitein a single run. The novelty of our proposed technique lies mainlyin (i) using Moth Flame Optimization (MFO) algorithm for thefirst time in automatic test generation, and (ii) introducing theuse of a generic objective function that is independent of themethod under test (MUT). The proposed objective functiondynamically evaluates the fitness of each solution, i.e. test case, with respect to the so-formed test suite, based on the effectivenessof adding this test case to the currently formed test suite. Thisdynamic approach replaces the use of a static fitness functionthat evaluates the fitness of each solution independently of othersolutions. The proposed technique tries to find small-sized testsuite with maximum coverage by iteratively eliminating test casesthat do not contribute to the overall coverage of the test suite. The results show that our technique is better than the randomgenerator with improvement up to two orders of magnitude. Italso outperforms Genetic Algorithm (GA) in four out of fivebenchmark methods achieving improvements between 74% and 83% in the number of generated test cases.
机译：在这项工作中，我们提出了一种用于自动生成测试数据的新颖技术，该技术可以在一次运行中生成整个测试套件。我们提出的技术的新颖性主要在于（i）在自动测试生成中首次使用飞蛾火焰优化（MFO）算法，以及（ii）介绍与测试方法（MUT）独立的通用目标函数的使用。所提出的目标函数基于将这样的测试用例添加到当前形成的测试套件的有效性来动态地评估每个解决方案（即测试用例）相对于如此形成的测试套件的适用性。这种动态方法取代了静态适应度函数的使用，该函数可独立于其他解决方案评估每个解决方案的适应性。所提出的技术试图通过迭代消除对测试套件的总体覆盖没有帮助的测试用例，来找到具有最大覆盖范围的小型测试套件。结果表明，我们的技术比随机发生器更好，改进了两个数量级。在五分之二的基准测试方法中，它也优于遗传算法（GA），在生成的测试用例数量上实现了74％到83％的改进。

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