Библиографическое описание:ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТРИК ОЦЕНКИ КОДА ПРИ ФОРМИРОВАНИИ НАБОРОВ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА : научное издание / К. Е. Сердюков, Т. В. Авдеенко. - Текст : непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2019. - № 10. - С. 430-442. - ISSN 2071-6168. Перевод заглавия: RESEARCH OF CODE EVALUATION METRICS WHEN FORMING DATASETS USING A GENETIC ALGORITHM
Аннотация:При разработке программного обеспечения даже самые высококвалифицированные разработчики допускают ошибки. Тестировщикам необходимо обеспечить достаточно высокий уровень покрытия кода, то есть необходимо проверить максимально возможное количество путей программного кода. Одним из шагов, который достаточно сложно автоматизировать из-за большого количества возможных комбинаций, является подбор входных данных для обеспечения максимального покрытия кода. Применение генетического алгоритма позволяет найти достаточно большое количество комбинаций входных данных, каждая из которых будет проверять определенный путь кода. Благодаря настройкам генетического алгоритма и использованию различных метрик, можно найти различные части программного кода, соответствующие определенным требованиям. В данной статье рассматривается возможность разработки метода генерации тестовых данных на основе генетического алгоритма и анализируются результаты работы алгоритма при использовании некоторых метрик по оценки кода.
When develpping software, even the mpst highly qualified develppers make mistakes. Testers need tp ensure a sufficiently high level pf cpde cpverage, that is, it is necessary tp check the maximum ppssible number pf cpde paths. One pf the steps, which is quite difficult tp autpmate due tp the large number pf ppssible cpmbinatipns, is the selectipn pf input data tp ensure maximum cpverage pf the cpde. Applying a genetic algprithm allcws tp find a sufficiently large number pf cpmbinatipns pf input data, each pf which will check a specific cpde path. Due tp the settings pf the genetic algprithm and the use pf varipus metrics, can be fpund varipus parts pf the prpgram cpde that meet certain requirements. This article discusses the ppssibility pf develpping a methpd fpr generating test data based pn a genetic algprithm and anal yzes the resul ts pf the al gpr i thm when usi ng spme metr i cs tp eval uate the cpde.
