Automatische Generierung optimaler datenflussorientierter Testdaten mittels evolutionärer Verfahren
Oster N (2004)
Publication Language: German
Publication Type: Conference contribution, Original article
Publication year: 2004
Series: Softwaretechnik-Trends
Book Volume: 24
Conference Proceedings Title: Softwaretechnik-Trends
Event location: Berlin
Journal Issue: 3
URI: http://pi.informatik.uni-siegen.de/stt/24_3/01_Fachgruppenberichte/TAV/TAV21P4Oster.pdf
Abstract
Die Komplexität heutiger Softwaresysteme erfordert leistungsfähige Werkzeuge für das Software Engineering in nahezu jedem Schritt des Lebenszyklus dieser Systeme. Eine der kosten- und zeitaufwendigsten Tätigkeiten ist, insbesondere bei sicherheitskritischen Systemen, das Testen. Der Hauptgrund dafür ist, dass ein Großteil der Aufgaben manuell erledigt werden muss. Testautomatisierung bedeutet heute lediglich die automatisierte Ausführung der Testfälle, nicht jedoch die Ermittlung genau derjenigen Testdaten, die die angestrebte Überdeckung zu erzielen vermögen.
Einerseits strebt man bei strukturellen Tests eine ausgiebige Abdeckung aller daten- bzw. kontrollflussrelevanten Entitäten an - was im Allgemeinen zu großen Testdatenmengen führt. Andererseits muss der Tester die Ergebnisse der Testausführung meist manuell überprüfen, so dass aus dieser Sicht kleine Testfallmengen wünschenswert wären. Um diese gegensätzlichen Ziele zu vereinbaren, bietet sich der Einsatz multiobjektiver Evolutionärer Verfahren zur automatischen Generierung optimaler Testfallmengen an - wobei optimal nun heißt, eine höchstmögliche Überdeckung mit einer möglichst kleinen Testdatenmenge zu erzielen.
Dazu wurde in einem ersten Schritt ein Instrumentierer umgesetzt, der Java-Source-Code um Aufrufe an ein Logging-System erweitert. Während der Ausführung eines Testfalls werden dadurch diejenigen Daten protokolliert, die für die Rekonstruktion des Datenflusses von Belang sind. Die von einem Testdatensatz erzielte Überdeckung wird dann als eines der beiden Fitnessmaße für das multiobjektive Optimierungsverfahren interpretiert, während die zweite Fitness-Dimension durch die Größe der Testfallmenge repräsentiert wird.
Das auf diese Weise entstandene Werkzeug generiert automatisch optimale Testdaten, die wahlweise klassische datenflussorientierte Kriterien bzw. die Verzweigungsüberdeckung erfüllen. Zur Verbesserung der Performanz werden die Testfälle parallel auf mehreren Rechnern ausgeführt.
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How to cite
APA:
Oster, N. (2004). Automatische Generierung optimaler datenflussorientierter Testdaten mittels evolutionärer Verfahren. In Udo Kelter (Hrg.), Softwaretechnik-Trends. Berlin, DE.
MLA:
Oster, Norbert. "Automatische Generierung optimaler datenflussorientierter Testdaten mittels evolutionärer Verfahren." Tagungsband 21. Treffen der Fachgruppe TAV [Test, Analyse und Verifikation von Software], Berlin Hrg. Udo Kelter, 2004.
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