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Comparative Study Between Flower Pollination Algorithm and Cuckoo Search Algorithm for t -Way Test Data Generation

机译：花卉授粉算法与Cuckoo搜索算法的比较研究 T - 道测试数据生成

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t -way testing is a sampling approach for test data generation. Recently, adapting meta-heuristic algorithms for t-way testing is very attractive in order to find a minimum subset of test data that can test a system overall. As a consequence, several meta-heuristic algorithmshave been used as the basis of t -way strategies. In order to guide software tester (and engineers in general) to select the best algorithm for the problem at hand, there is a need to evaluate and benchmark the performance of each strategy against common case studies. This paper presentsa comparative study between two meta-heuristic strategies for t -way test data generation: Flower Pollination Algorithm (FPA) and Cuckoo Search (CS). Our experiments have performed on a real-world case study. Experimental results demonstrate that FPA appears to produce better resultsin most of the test cases in term of test suite size and convergence rate owing to its ability for controlling local and global search.
机译：T -way测试是测试数据生成的采样方法。 最近，调整Meta-heuuristic算法的T-Way测试是非常有吸引力的，以找到可以整体测试系统的最低测试数据的最小测试数据子集。 结果，几个元启发式算法申请被用作 T. TRWAY策略的基础。 为了指导软件测试仪（以及一般的工程师）来选择最佳的问题算法，需要评估和基准对常见案例研究的每种策略的性能。 本文介绍了 T.TWAIT试验数据生成的两个元启发式策略的比较研究：花授粉算法（FPA）和Cuckoo搜索（CS）。 我们的实验已经在真实的案例研究中进行。 实验结果表明，由于其控制本地和全球搜索的能力，FPA似乎在测试套件大小和收敛速度期间产生更好的结果。

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