A New Approach for Generating Subtle Mutants
| العنوان بلغة أخرى: |
طريقة جديدة لإنتاج المتحولات الدقيقة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الشيشاني، عبدالله محمد شرف الدين (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | وديان، فادي ابراهيم علي (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2019
|
| موقع: | الزرقاء |
| الصفحات: | 1 - 59 |
| رقم MD: | 1013968 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الهاشمية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
16
| المستخلص: |
اختبار النسخ المتحولة هو اختبار يعتمد على الأخطاء لقياس كفاءة حالات الفحص بحسب قدرتها على اكتشاف الأخطاء المدخلة. في اختبار النسخ المتحولة، يتم إنتاج نسخ من البرنامج الأصلي، تسمى المتحولات، عن طريق إدخال أخطاء في هذه النسخ بطريقة ممنهجة. المتحول الذي يحتوي خطأ واحد فقط يسمى متحول من الدرجة الأولى، مهمة مجموعة حالات الفحص هي إيجاد هذه الأخطاء المدخلة، والتي تسمى أيضا قتل المتحولات. أظهرت الدراسات التجريبية أن اختبار النسخ المتحولة فعال أكثر من طرق الفحص الأخرى. عدا عن تقييم وتحسين كفاءة حالات الفحص، يمكن أيضا استخدام اختبار النسخ المتحولة لتقدير عدد الأخطاء الموجودة في برنامج معين، ومقارنة أساليب الفحص للتحقق من صحته. ومع ذلك، فإن اختبار النسخ المتحولة لقي نجاح محدودا في سوق العمل. السبب يرجع إلى مشكلتين رئيسيتين. المشكلة الأولى هي التكلفة العالية لإنتاج وتشغيل العدد الكبير من المتحولات. المشكلة الثانية هي النسبة المرتفعة من المتحولات المماثلة، وهي متحولات تنتج نفس ناتج البرنامج الأصلي، وبالتالي لا يمكن قتلها. تم اقتراح العديد من الأساليب لحل هاتين المشكلتين. ومنها، اختبار النسخ المتحولة العليا، وهي المتحولات التي تحتوي على أكثر من خطأ واحد، اقترحت لإنتاج متحولات مماثلة أقل وأكثر دقة، وهي المتحولات التي يصعب قتلها. من خلال إيجاد مثل هذه المتحولات، يمكن تقليل تكلفة عملية الفحص. المتحولات العليا الدقيقة نادرة بين العدد الكبير من المتحولات التي يمكن إنتاجها. في هذه الرسالة قمنا بتطوير خوارزمية وراثية لإيجاد المتحولات الدقيقة العليا. تستخدم الطريقة المقترحة آلية محسنة في مرحلة الدمج، وتستخدم أيضا خمسة تقنيات اختيار لانتخاب المتحولات لنقلها إلى الجيل التالي في الخوارزمية الوراثية. قمنا بتطوير الطريقة المقترحة في أداة تسمى GaSubtle: (الخوارزمية الجينية لإيجاد المتحولات الدقيقة العليا). تقوم الأداة بأتمتة عملية قراءة وإنتاج وتشغيل المتحولات الدقيقة العليا. قمنا بتقييم الطريقة المقترحة باستخدام عشرة برامج عن طريق حساب عدد المتحولات الدقيقة العليا التي تم إيجادها ونسبة المتحولات المماثلة والتكلفة باستخدام وقت التشغيل. يظهر تقييمنا أن النتائج تختلف باختلاف تقنيات الاختيار، ولكن اختيار الاقتطاع (Truncation Selection) كان الأكثر فاعلية وأنتج أقل نسبة من المتحولات المماثلة. تظهر نتائجنا أيضا أن تقنية الدمج المقترحة أكثر فعالية من التقنية المستخدمة في الخوارزميات الجينية السابقة لإنتاج المتحولات. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Generating Higher Order Mutants Using Genetic Algorithm
بواسطة: Abu Al Jadayel, Anas منشور: (2016) -
A new approach for automatic query expansion using genetic algorithm
بواسطة: الشعر، أحمد جبر يوسف منشور: (2008) -
Using genetic algorithm in test data generation for oracle named block
بواسطة: سلمان، حمزة صباح محمد عيال منشور: (2010) -
Face Clustering with a Piecemeal Approach Optimized Using Deep Learning and Genetic Algorithm
بواسطة: زبير، زونيرا منشور: (2021) -
Goal Oriented Testing for a Pointer Data Type
بواسطة: الحميديين، عبدالله محمد علي منشور: (2019)
