An Empirical Comparison of Combinatorial and Random Testing

随机测试 计算机科学 软件测试 测试套件 边距(机器学习) 一套 代码覆盖率 编码(集合论) 度量(数据仓库) 可靠性工程 算法 数据挖掘 测试用例 机器学习 软件 程序设计语言 工程类 回归分析 考古 集合(抽象数据类型) 历史
作者
Laleh Sh. Ghandehari,Jacek Czerwonka,Yu Lei,Soheil Shafiee,Raghu N. Kacker,Richard Kühn
标识
DOI:10.1109/icstw.2014.8
摘要

Some conflicting results have been reported on the comparison between t-way combinatorial testing and random testing. In this paper, we report a new study that applies t-way and random testing to the Siemens suite. In particular, we investigate the stability of the two techniques. We measure both code coverage and fault detection effectiveness. Each program in the Siemens suite has a number of faulty versions. In addition, mutation faults are used to better evaluate fault detection effectiveness in terms of both number and diversity of faults. The experimental results show that in most cases, t-way testing performed as good as or better than random testing. There are few cases where random testing performed better, but with a very small margin. Overall, the differences between the two techniques are not as significant as one would have probably expected. We discuss the practical implications of the results. We believe that more studies are needed to better understand the comparison of the two techniques.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
A.y.w完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
热情不正发布了新的文献求助10
1秒前
123发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
JamesPei应助贪玩绮山采纳,获得10
4秒前
yuyu完成签到,获得积分10
4秒前
零知识完成签到 ,获得积分10
4秒前
lingzi1015完成签到,获得积分10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助50
5秒前
佼佼者完成签到,获得积分10
5秒前
5165asd发布了新的文献求助10
6秒前
yhp完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
黄先生完成签到 ,获得积分10
6秒前
湿雨怨围发布了新的文献求助10
6秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
kingwill应助科研通管家采纳,获得20
7秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
小录完成签到 ,获得积分20
7秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
kingwill应助科研通管家采纳,获得20
8秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
小qin发布了新的文献求助10
8秒前
贪玩绮山完成签到,获得积分10
8秒前
研友_ZG4ml8发布了新的文献求助10
9秒前
打打应助恭喜发财采纳,获得10
10秒前
SciGPT应助阳光若云采纳,获得10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
SOFT MATTER SERIES Volume 22 Soft Matter in Foods 1000
Zur lokalen Geoidbestimmung aus terrestrischen Messungen vertikaler Schweregradienten 1000
Storie e culture della televisione 500
Selected research on camelid physiology and nutrition 500
《2023南京市住宿行业发展报告》 500
Food Microbiology - An Introduction (5th Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4883770
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4169191
关于积分的说明 12936448
捐赠科研通 3929507
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2156156
邀请新用户注册赠送积分活动 1174572
关于科研通互助平台的介绍 1079322