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检索条件"主题词=variable strength interaction testing"

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排序：

variable strength interaction testing with an Ant Colony System Approach

Variable Strength Interaction Testing with an Ant Colony Sys...

引用

16th Asia-Pacific Software Engineering Conference

作者： Chen, Xiang Gu, Qing Li, Ang Chen, Daoxu Nanjing Univ State Key Lab Novel Software Technol Dept Comp Sci & Technol Nanjing 210093 Jiangsu Peoples R China

ISBN: (纸本)9780769539096

interaction testing (also called combinatorial testing) is an cost-effective test generation technique in software testing. Most research work focuses on finding effective approaches to build optimal t-way interaction test suites. However, the strength of different factor sets may not be consistent due to the practical test requirements. To solve this problem, a variable strength combinatorial object and several approaches based on it have been proposed. These approaches include simulated annealing (SA) and greedy algorithms. SA starts with a large randomly generated test suite and then uses a binary search process to find the optimal solution. Although this approach often generates the minimal test suites, it is time consuming. Greedy algorithms avoid this shortcoming but the size of generated test suites is usually not as small as SA. In this paper, we propose a novel approach to generate variable strength interaction test suites (VSITs). In our approach, we adopt a one-test-at-a-time strategy to build final test suites. To generate a single test, we adopt ant colony system (ACS) strategy, an effective variant of ant colony optimization (ACO). In order to successfully adopt ACS, we formulize the solution space, the cost function and several heuristic settings in this framework. We also apply our approach to some typical inputs. Experimental results show the effectiveness of our approach especially compared to greedy algorithms and several existing tools.

关键词： variable strength interaction testing ant colony system

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VS-TACO: A Tuned Version of Ant Colony Optimization for Generating variable strength interaction in T-Way testing Strategy 2022

VS-TACO: A Tuned Version of Ant Colony Optimization for Gene...

引用

11th International Conference on Software and Computer Applications, ICSCA 2022

作者： Zahir Ahmad, Mohd Zamri Othman, Rozmie Razif Ramli, Nuraminah Rashid Ali, Mohd Shaiful Aziz Faculty of Electronic Engineering Technology Universiti Malaysia Perlis Arau Perlis02600 Malaysia

ISBN: (纸本)9781450385770

Ever since, software technologies have been through a rapid evolution. In a real application, the interaction between input variables may vary, thus the exhaustive testing is no longer practical since it is time-consuming and lead to combinatorial explosion. One of the strategies that able to cater fault due to the interaction is Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. Typically, amount of ants in the ACO algorithm is fixed at certain number while the search space technique (i.e. to explore or exploit new possible solutions) is randomized for each iteration in the entire algorithm, are potentially affect the optimization's efficiency. Thus this paper proposes a new variant of ACO algorithm called as a tuned version of ACO for generating variable strength interaction in t-way testing strategy (VS-TACO). VS-TACO applied a Mamdani fuzzy logic in order to dynamically choose the number of ant and decide which search space technique to be used. Experiments that have been conducted on VS-TACO and benchmarked with other strategies, shows VS-TACO produce a competitive result in term of test suite size. © 2022 ACM.

关键词： t-way testing ant colony optimization algorithm variable strength interaction testing

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