Search-based reduction model for unit testing

• Perla Beatriz Fernández-Oliva ^[1] ; Alejandro Miguel Güemes-Esperón ^[1] ; Martha Dunia Delgado-Dapena ^[1] ; Alejandro Rosete ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría”
• Localización: Revista Facultad de Ingeniería: Universidad de Antioquia, ISSN-e 2422-2844, ISSN 0120-6230, Nº. 109, 2023, págs. 35-47
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Modelo de reducción basado en búsqueda para pruebas unitarias
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• Resumen
  • español

    Las pruebas de software son fundamentales en la confiabilidad y calidad de los sistemas, contribuyendo a su posicionamiento en el mercado. La generación de datos de prueba es una tarea crítica, ya que las pruebas exhaustivas son costosas en tiempo y esfuerzo. Un adecuado diseño de los casos de prueba, que contemple una selección de valores adecuados, puede detectar un elevado número de defectos. La significación de los casos de prueba se mide en función del número de errores que consiguen detectar. Sin embargo, las propuestas que abordan estos temas con el uso de algoritmos heurísticos se enfocan en la reducción del tiempo de generación y diferentes criterios de cobertura.

    Este artículo presenta un modelo de optimización basado en búsqueda para la generación de conjuntos de pruebas unitarias que integra diferentes técnicas de diseño de casos de prueba considerando la significación de los valores generados en la detección de errores. También se tiene en cuenta la significación de los caminos, con el objetivo de obtener casos de prueba con mayor potencial para detectar errores. El modelo de optimización utiliza algoritmos heurísticos que maximizan la cobertura de los caminos. Se presentan los resultados de la experimentación, que muestran que la propuesta presentada genera suit de prueba con una alta capacidad para detectar errores. Para ello se evaluó la efectividad de las suits de prueba generadas para detectar errores en el código mutado.

  • English

    Software tests are fundamental in the reliability and quality of systems, contributing to their positioning in the market. Generating test data is a critical task, as exhaustive testing is costly in time and effort. An adequate design of the test cases, which contemplates a selection of adequate values, can detect a high number of defects. The effectiveness of the test cases is measured according to the number of errors they managed to detect. However, the proposals that address these issues with the use of heuristic algorithms focus on the reduction of generation time and different coverage criteria. This article presents a search-based optimization model for the generation of unit test suites that integrates different test case design techniques considering the significance of the values generated in the detection of errors. The significance of the paths is also taken into account, with the aim of obtaining test cases with greater potential to detect errors. The optimization model uses heuristic algorithms that maximize the coverage of the paths. The results of the experimentation are presented, which show that the proposal presented generates test suits with a high capacity to detect errors. For this, the effectiveness of the generated test suits to detect errors in the mutated code was evaluated.