La prueba basada en búsqueda permite generar casos de prueba automáticamente mediante la codificación de un criterio de cobertura como una función de aptitud que guía la búsqueda. Los algoritmos genéticos se han aplicado con éxito a este tipo de prueba utilizando principalmente criterios de cobertura estructural. Este trabajo presenta el análisis realizado para mejorar el comportamiento del generador de casos de prueba Rodan, que emplea un algoritmo genético para generar casos de prueba que matan mutantes producidos a partir de composiciones WS-BPEL. Se presentan los resultados obtenidos sobre un caso de estudio clásico en la literatura de prueba (un clasificador de triángulos) para tres operadores de mutación, con siembra y sin ella, y con distintos tamaños del espacio de búsqueda. Estos resultados se comparan con los obtenidos mediante generación aleatoria de casos de prueba.
Autores: Antonia Estero-Botaro / Álvaro Cortijo-García / Antonio García-Domínguez / Francisco Palomo-Lozano / Juan José Domínguez-Jiménez / Inmaculada Medina-Bulo /
Palabras Clave:
Context: Mutation testing has been mainly analyzed regarding traditional mutation operators involving structured programming constructs common in mainstream languages, but mutations at the class level have not been assessed to the same extent. This fact is noteworthy in the case of C++ , despite being one of the most relevant languages including object-oriented features. Objective: This paper provides a complete evaluation of class operators for the C++ programming language. MuCPP, a new system devoted to the application of mutation testing to this language, was developed to this end. This mutation system implements class mutation operators in a robust way, dealing with the inherent complexity of the language. Method: MuCPP generates the mutants by traversing the abstract syntax tree of each translation unit with the Clang API, and stores mutants as branches in the Git version control system. The tool is able to detect duplicate mutants, avoid system headers, and drive the compilation process. Then, MuCPP is used to conduct experiments with several open-source C++ programs. Results: The improvement rules listed in this paper to reduce unproductive class mutants have a significant impact in the computational cost of the technique. We also calculate the quantity and distribution of mutants generated with class operators, which generate far fewer mutants than their traditional counterparts. Conclusions: We show that the tests accompanying these programs cannot detect faults related to particular object-oriented features of C++ . In order to increase the mutation score, we create new test scenarios to kill the surviving class mutants for all the applications. The results confirm that, while traditional mutation operators are still needed, class operators can complement them and help testers further improve the test suite. Autores: Pedro Delgado-Pérez, Inmaculada Medina-Bulo, Francisco Palomo-Lozano, Antonio García-Domínguez, Juan José Domínguez-Jiménez Revista: Information and Software Technology, Volume 81, January 2017, Pages 169-184, http://dx.doi.org/10.1016/j.infsof.2016.07.002 Factor de impacto: 1.569 – Q1 (listado JCR 2015)
Autores: Pedro Delgado-Pérez / Inmaculada Medina-Bulo / Francisco Palomo-Lozano / Antonio Garcia-Dominguez / Juan José Domínguez-Jiménez /
Palabras Clave: C++ - Class mutation operators - Mutation system - Mutation testing - Object-oriented programming
La generación automática de casos de prueba juega un papel de gran importancia dentro de la prueba de software. En concreto, la prueba basada en búsqueda genera casos de prueba codificando un criterio de cobertura como una función de aptitud que guía la búsqueda. De hecho, los algoritmos genéticos han sido aplicados con éxito a la prueba basada en búsqueda utilizando principalmente criterios de cobertura estructural. Este trabajo presenta un generador de casos de prueba para composiciones WS-BPEL denominado Rodan que está basado en un algoritmo genético. Su objetivo es generar casos de prueba que maten a los mutantes producidos a partir de la composición a probar. El algoritmo genético diseñado adopta algunas de las características de los algoritmos bacteriológicos, también propuestos para la generación de casos de prueba. Hemos aplicado Rodan a una composición WS-BPEL, comparando nuestra técnica con la generación aleatoria de casos de prueba y concluyéndose que con nuestra técnica se obtienen resultados prometedores.
Autores: Antonia Estero-Botaro / Antonio García-Domínguez / Juan José Domínguez-Jiménez / Francisco Palomo-Lozano / Inmaculada Medina-Bulo /
Palabras Clave:
