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Automated software test optimisation framework - an artificial bee colony optimisation-based approach

机译：自动化软件测试优化框架-一种基于人工蜂群优化的方法

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摘要

Software test suite optimisation is one of the most important problems in software engineering research. To achieve this optimisation, a novel approach based on artificial bee colony (ABC) optimisation is proposed here. The work applied in this approach is motivated by the intelligent behaviour of honey bees. Since the ABC system combines local search methods carried out by employed and onlooker bees with global search methods managed by scouts, the approach attains global or near-global optima. Here, the parallel behaviour of the three bees is used to reach the solution generation faster. The performance of the proposed approach is investigated based on coverage-based test adequacy criteria by comparing it with sequential ABC, random testing and genetic algorithm-based approaches. Based on the experimental results, it has been proved that the proposed parallel ABC approach outperforms the other approaches in test suite optimisation.
机译：软件测试套件优化是软件工程研究中最重要的问题之一。为了实现这种优化，这里提出了一种基于人工蜂群（ABC）优化的新颖方法。这种方法中应用的工作是由蜜蜂的智能行为引起的。由于ABC系统将受雇蜜蜂和围观蜜蜂执行的本地搜索方法与由侦察员管理的全局搜索方法结合在一起，因此该方法可实现全局或近全局最优。在此，使用三只蜜蜂的并行行为来更快地生成解决方案。通过将其与顺序ABC，随机测试和基于遗传算法的方法进行比较，根据基于覆盖率的测试充分性标准研究了该方法的性能。根据实验结果，已证明所提出的并行ABC方法在优化测试套件方面优于其他方法。

著录项

  • 来源
    《Software, IET》 |2010年第5期|p.334-348|共15页
  • 作者

    Mala D.J.Mohan V.Kamalapriya M.;

  • 作者单位

    DepartmentofComputerApplications,ThiagarajarCollegeofEngineering,Madurai,TamilNadu,India;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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