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Test data generation for covering mutation-based path using MGA for MPI program
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DOI：10.1016/j.jss.2024.111962.png)
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摘要
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消息传递接口 (MPI) 是一种用于各种语言并行编程的通信协议，因其可靠性和广泛的适用性而受到重视。变异测试是一种系统地模拟软件故障的软件测试方法。然而，程序中大量插入的突变分支增加了测试成本。为了解决这个问题，我们提出了全面的PMTDGM框架。该框架首先根据突变分支的相关性和突变分支覆盖的难度生成基于突变的路径，然后建立路径覆盖的多任务模型。最后，我们采用多种群遗传算法 (MGA) 来生成测试数据。我们在六个大小和结构不同的MPI程序上进行的实验表明，基于突变的路径具有较小的测试集，并且易于覆盖。此外，与传统方法相比，多任务模型和MGA可以显着提高生成测试数据的效率，并降低MPI程序的突变测试成本。
Keyword:
Message passing interface (MPI)
Software testing
Mutation testing
Multi-population genetic algorithm (MGA)
Test data generation
期刊
IF:
4.1
论文数:
5.4K
被引数:
8.4K
机构
引用论文
Efficiently Generating Test Data to Kill Stubborn Mutants by Dynamically Reducing the Search Domain通过动态减少搜索域来有效生成测试数据以杀死顽固的突变体
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