Genetic algorithm based test data generator

(2004) Genetic algorithm based test data generator. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
10546.pdf

Download (1MB) | Preview

Arabic Abstract

يُقصد من اختبار البرامج زيادة الثقة بصحة تلك البرامج . فهي عملية شاقة ومضيعة للوقت ، قد تستنفذ تقريباً نصف موارد عملية التطوير . بصورة عامة ، إن هدف من الاختبار هو الكشف على أكبر قدر ممكن من الأخطاء مع استخدام عدد محدود من المعطيات . والتحدي في هذه الحالة هو المقدرة على انقاص عدد المعطيات مع زيادة توسيع تغطية الاختبار . فمن الواضح أن نتوقع عند ميكنة توليد معطيات الاختبار انخفاض التكلفة الإجمالية لتطوير البرمجيات بصورة ملحوظة . فهناك مؤشرات تبيّن نجاح استخدام الخوارزميات الجينية في توليد معطيات الاختبار . في هذا البحث وبناءاً على دراسات نقدية ، استعرضنا واستخدمنا مجموعة من الصفات لتقييم ومقارنة مولدات معطيات الاختبار . لقد أوضحت دراستنا النقدية أن المولدات الموجودة حالياً والمبنية على الخوارزمية الجينية تعاني من بعض المشكلات . هذا البحث يستعرض محاولاتنا للتغلب على إحدى تلك المعضلات وهي القدرة علىالتعامل مع عدة مسارات الهدف في آن واحد . لقد صممنا مولد معطيات الاختبار المبني على الخوارزمية الجينية له القدرة على التغلب على تلك المعضلة. وعلاوة على ذلك ، قمنا بإجراء عدة تطبقات مختلفة لهذا المولد . فلقد أظهرت النتائج المخبرية أن مولدنا أقوى من باقي المولدات الموجودة .

English Abstract

Software testing is meant to increase confidence in the correctness of software. It is a laborious and time-consuming work and spends almost a half of development resources. Generally, the testing goal is to reveal as many faults as possible, with a limitation on the number of test data to be used. The challenge, in this case is in being able to minimize the number of test data while maximizing coverage. Obviously, automating the test data generation process is expected to significantly reduce the overall development cost. There are evidences that Genetic Algorithm (GA) has been successfully used in developing test data generators. However, there is no common ground for assessing and comparing these GA based test data generators. In this thesis, based on our critical survey, we present and use a set of attributes for assessing and comparing these generators. Our critical survey has revealed that existing GA-based test data generators suffer from some problems. This thesis presents our attempt to overcome one of these problems; that is the ability to deal with multiple target paths at one time. We have designed a GA based test data generator that is able to overcome this problem. Moreover, we have implemented a set of variations of the generator. Experimental results show that our test data generator is more powerful than others.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Computer
Department: College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor: Ahmed, Moataz A.
Committee Members: Al-Ghamdi, Jarallah S. and Al-Suwaiyel, Muhammad
Depositing User: Mr. Admin Admin
Date Deposited: 22 Jun 2008 14:07
Last Modified: 01 Nov 2019 14:02
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10546