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首页> 外文期刊>Chinese Journal of Electronics >Integrating Evolutionary Testing with Reinforcement Learning for Automated Test Generation of Object-Oriented Software
【24h】

Integrating Evolutionary Testing with Reinforcement Learning for Automated Test Generation of Object-Oriented Software

机译：将进化测试与强化学习相集成，以自动生成面向对象的软件

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Recent advances in evolutionary test generation greatly facilitate the testing of Object-oriented (OO) software. Existing test generation approaches are still limited when the Software under test (SUT) includes Inherited class hierarchies (ICH) and Non-public methods (NPM). This paper presents an approach to generate test cases for OO software via integrating evolutionary testing with reinforcement learning. For OO software with ICH and NPM, two kinds of particular isomorphous substitution actions are presented and a Q-value matrix is maintained to assist the evolutionary test generation. A prototype called EvoQ is developed based on this approach and is applied to generate test cases for actual Java programs. Empirical results show that EvoQ can efficiently generate test cases for SUT with ICH and NPMand achieves higher branch coverage than two state-of-the-art test generation approaches within the same time budget.
机译：进化测试生成的最新进展极大地促进了面向对象（OO）软件的测试。当被测软件（SUT）包括继承的类层次结构（ICH）和非公共方法（NPM）时，现有的测试生成方法仍然受到限制。本文提出了一种通过整合进化测试和强化学习来生成面向对象软件的测试案例的方法。对于具有ICH和NPM的OO软件，提出了两种特殊的同构替代作用，并维护了一个Q值矩阵以帮助进行进化测试。基于这种方法开发了一个名为EvoQ的原型，并将其用于生成实际Java程序的测试用例。经验结果表明，与在同一时间预算内的两种最新测试生成方法相比，EvoQ可以有效生成带有ICH和NPM的SUT测试用例，并实现更高的分支覆盖率。

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