Библиографическое описание:Применение генетического алгоритма для генерации входных данных при тестировании программного код : доклад, тезисы доклада / К. Е. Сердюков, Т. В. Авдеенко. - [Б. м. : б. и.], 2019. - Текст : непосредственный // Наукоемкое программное обеспечение = Science Intensive Software : труды семинара ? / 12-я Международная Ершовская конференция по информатике (ПСИ'19) (2019 ; 02.07 - 03.07 ; Новосибирск) : Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, 2019. - С. 130-137. - ISBN 9785443709093. Перевод заглавия: AUTOMATIC GENERATION OF TEST DATA BASED ON GENETIC ALGORITHM
Аннотация:В данной статье предлагается метод определения наборов данных для тестирования программного обеспечения. В статье предлагаются результаты исследования по оценке одного пути программного кода, работа еще не окончена, в дальнейшем будет расширена для подбора данных для тестирования множества путей. Разработка программного обеспечения является сложным процессом, в котором высока вероятность допущения различного рода ошибок. Несмотря на попытки автоматизировать процесс тестирования, полная автоматизация возможна не для всех этапов, например, для формирования наборов данных для последующего тестирования. Сложность автоматизации этого этапа связана с тем, что данные сложно подобрать из-за большого числа возможных комбинаций. Поэтому для решения данной задачи особую ценность представляют эвристические подходы, которые не перебирают все возможные варианты, например, генетические алгоритмы. Использование генетического алгоритма позволяет найти достаточно большое число комбинаций, каждая из которых будет проверять определенный путь. В алгоритм возможно вносить изменения, что обеспечит нахождение максимально разнообразных частей программного кода для более высокого уровня покрытия кода. Под покрытием понимается проверка наибольшего числа различных операций в коде. В данной статье исследуются возможности разработанного метода генерации тестовых данных на основе генетического алгоритма.
This article proposes a method for defining datasets for software testing. The article presents the results of a study on the evaluation of a single path of program code, the work is in progress, and will be further expanded to select data for testing a variety of paths. Software development is a complex process where possibility of making various kinds of errors is high. Despite attempts to automate the testing process, this is not possible for all phases, for example, to define data sets for subsequent testing. The complexity of the automation of this stage is due to the fact that the data is difficult to pick up due to the large number of possible combinations. Therefore, to solve this problem, heuristic approaches that do not go through all possible options, for example, genetic algorithms, are of particular value. Using a genetic algorithm allows to find a sufficiently large number of combinations, each of which will check a particular path. It is possible to make changes to the algorithm, which will ensure finding the most diverse parts of the program code for a higher level of code coverage. Coverage refers to checking the largest number of different operations in a code. This article explores the possibilities of the developed method for generating test data based on a genetic algorithm.
