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Combinatorial Test Suite Generation Strategy Using Enhanced Sine Cosine Algorithm

机译：使用增强正弦余弦算法的组合测试套件生成策略

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Owing to its simplicity and having no control parameters, the Sine Cosine Algorithm (SCA) has attracted much attention among researchers. Although useful, the SCA algorithm adopts a linear magnitude update to determine its sine or cosine position updates. In the actual searching process, the magnitude update is rarely linear. In fact, the magnitude update is also non-exponential and is highly dependent on the problem domain and its search topology. For this reason, our work proposes a combination of linear and exponential magnitude update for the search displacement. In doing so, we adopt the combinatorial testing problem as our case study. Combinatorial testing strategies generate test data which cover all required interactions among parameter values of a system-under-test in order to explore interaction faults. Our evaluation gives promising results on the improved performance over the original SCA algorithm. As far as test data generation time is concerned, the enhanced SCA outperformed all its counterparts, whereas its results in terms of test suite sizes are comparable to other parameter free meta-heuristic algorithms.
机译：由于其简单且没有控制参数，正弦余弦算法（SCA）引起了研究人员的广泛关注。尽管有用，但SCA算法采用线性幅度更新来确定其正弦或余弦位置更新。在实际的搜索过程中，幅度更新很少是线性的。实际上，幅度更新也是非指数的，并且高度依赖于问题域及其搜索拓扑。因此，我们的工作提出了针对搜索位移的线性和指数幅度更新的组合。为此，我们采用组合测试问题作为案例研究。组合测试策略会生成测试数据，该数据涵盖被测系统参数值之间所有必需的交互作用，以探究交互作用故障。我们的评估在与原始SCA算法相比的改进性能上给出了可喜的结果。就测试数据生成时间而言，增强型SCA的性能优于所有同类产品，而其在测试套件大小方面的结果可与其他无参数元启发式算法相提并论。

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