Impact of the significance of input values and paths on the effectiveness of the automatically generated test suite

• Autores: Perla Fernández Oliva, Martha Dunia Delgado Dapena, Alejandro Miguel Güemes Esperón, Heydi Margarita Henry-Chibas, José Miguel Loor Intriago
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 16, Nº. 2, 2022
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Impacto de la significación de valores de entrada y caminos en la efectividad de LA suit de pruebas generadas de forma automática
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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 decisiva, puesto que la realización de una prueba exhaustiva es costosa en tiempo y esfuerzo. Un diseño adecuado de los casos de prueba, que contemple una selección de valores adecuados, puede detectar un elevado número de defectos. Existen propuestas para la generación automática de suits de pruebas utilizando algoritmos metaheurísticos con el objetivo fundamental de disminuir los tiempos asociados a este proceso, facilitar su ejecución por parte de desarrolladores y probadores y lograr altos niveles de cobertura. Sin embargo, no se hace énfasis en la efectividad para detectar errores. Este trabajo contempla un análisis del impacto de la significación en los valores de entrada y en los caminos o escenarios para la detección de errores de suit generadas utilizando algoritmos metaheurísticos. Se abordan propuestas para la generación automática de suits de pruebas por diferentes autores y se realizan experimentos basados en dos casos de estudio. Se comparan los resultados entre incluir o no en este algoritmo la significación en los valores de entrada y en los caminos o escenarios.

  • 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 extensive 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. There are proposals for the automatic generation of test suites using metaheuristic algorithms with the fundamental objective of reducing the time associated with this process, facilitating its execution by developers and testers, and achieving high levels of coverage. However, there is no emphasis on effectiveness in detecting errors. This work contemplates an analysis of the impact of the significance in the input values and in the paths or scenarios for the detection of suit errors generated using metaheuristic algorithms. Proposals for the automatic generation of test suits by different authors are addressed and experiments based on two case studies are carried out. The results are compared between including or not in this algorithm the significance in the input values and in the paths or scenarios.