МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ГЕНЕРАЦИИ ПАРНЫХ ТЕСТОВЫХ НАБОРОВ

Шевчук В.И.

25 просмотров

Шевчук В.И.

МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ГЕНЕРАЦИИ ПАРНЫХ ТЕСТОВЫХ НАБОРОВ *

Аннотация:
цель данной статьи – рассмотреть метаэвристические методы генерации парных тестовых наборов. Это методы основанные на методах оптимизации или поиска, которые имитируют природные явления или интеллектуальное поведение, такие как эволюционные алгоритмы, роевой интеллект, имитированный отжиг. В статье описываются принципы работы данных методов, а также преимущества и недостатки их применения при генерации парных тестовых наборов

Ключевые слова:
тестирование, программное обеспечение, парное тестирование, тестовый набор, метаэвристический метод, преимущества и недостатки

DOI 10.24412/2712-8849-2023-1067-319-324

УДК 004

Шевчук В.И.

инженер по контролю качества программного обеспечения,

Международная компания-разработчик программного обеспечения «Yucca Digital»,

(г. Витебск, Беларусь)

МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

ГЕНЕРАЦИИ ПАРНЫХ ТЕСТОВЫХ НАБОРОВ

Аннотация: цель данной статьи – рассмотреть метаэвристические методы генерации парных тестовых наборов. Это методы основанные на методах оптимизации или поиска, которые имитируют природные явления или интеллектуальное поведение, такие как эволюционные алгоритмы, роевой интеллект, имитированный отжиг. В статье описываются принципы работы данных методов, а также преимущества и недостатки их применения при генерации парных тестовых наборов.

Ключевые слова: тестирование, программное обеспечение, парное тестирование, тестовый набор, метаэвристический метод, преимущества и недостатки.

Метаэвристические методы основаны на методах оптимизации или поиска, которые имитируют природные явления или интеллектуальное поведение, такие как эволюционные алгоритмы, роевой интеллект, имитированный отжиг, поиск по табу и т.д. Эти методы обладают некоторыми преимуществами, такими как адаптивность, надежность или разнообразие. Однако они также имеют некоторые недостатки, такие как сложность, случайность или нестабильность.

Один из наиболее распространенных метаэвристических методов основан на эволюционных алгоритмах (ЭА) [1, с. 25]. ЭА вдохновлены биологическим процессом эволюции, когда популяция особей подвергается отбору, скрещиванию и мутациям для получения новых особей, которые более приспособлены к окружающей среде. Данные алгоритмы могут использоваться для генерации парных наборов тестов путем кодирования каждого тестового примера как отдельного (например, вектора входных значений) и определения функции пригодности, которая измеряет попарный охват или качество набора тестов. В следующей таблице (табл. 1) показан процесс оценки для четырех параметров (A, B, C, D), каждый из которых имеет три возможных значения (1,2,3).

Таблица 1. Генерация парных наборов на основе эволюционного алгоритма

Поколение	Популяция	Годность
0	Тестовый пример 1: A=1, B=1, C=1, D=1	4
	Тестовый пример 2: A=2, B=2, C=2, D=2	4
	Тестовый пример 3: A=3, B=3, C=3, D=3	4
	Тестовый пример 4: A=1, B=2, C=3, D=2	6
1	Тестовый пример 5: A=1, B=1, C=1, D=1	4
	Тестовый пример 6: A=2, B=3, C=1, D=3	8
	Тестовый пример 7: A=3, B=1, C=2, D=1	8
	Тестовый пример 8: A=1, B=2, C=3, D=2	6
2	Тестовый пример 9: A=2, B=3, C=1, D=3	8
	Тестовый пример 10: A=3, B=1, C=2, D=1	8
	Тестовый пример 11: A=2, B=1, C=3, D=1	10
	Тестовый пример 12: A=3, B=2, C=1, D=2	10

Преимущество использования ЭА заключается в том, что они могут генерировать разнообразные и высококачественные наборы парных тестов с помощью гибкого и адаптивного алгоритма. Недостатком является то, что для получения хорошего решения может потребоваться большое количество итераций или оценок, и они могут не гарантировать оптимальность или полноту решения. Для повышения производительности или надежности алгоритма были предложены некоторые усовершенствования или вариации ЭА, такие как генетические алгоритмы [2, с. 437], генетическое программирование, дифференциальная эволюция и коэволюция [3, с. 1].

Другой метаэвристический метод основан на роевом интеллекте (РИ) [4, с. 187]. РИ вдохновлен коллективным поведением социальных животных или насекомых, таких как муравьи, пчелы, птицы или рыбы, которые сотрудничают и общаются друг с другом для достижения общей цели или решения сложной проблемы. РИ можно использовать для генерации парных наборов тестов путем моделирования каждого тестового примера как агента (например, муравья или пчелы), который перемещается и взаимодействует с другими агентами в пространстве поиска (например, графике или матрице) в соответствии с некоторыми правилами или стратегиями. В следующей таблице (табл. 2) показан процесс РИ для четырех параметров (A,B,C,D), каждый из которых имеет три возможных значения (1,2,3).

Таблица 2. Генерация парных наборов на основе роевого интеллекта

Цикл	Агенты	Тестовый набор
0	A1B1C1D1	-
	A2B2C2D2	-
	A3B3C3D3	-
	A1B2C3D2	-
1	A1B1C1D1	Тестовый пример 1
	A2B2C2D2	Тестовый пример 2
	A3B3C3D3	Тестовый пример 3
	A1B2C3D2	Тестовый пример 4
2	A1B1C1D1	-
	A2B3C1D3	Тестовый пример 5
	A3B1C2D1	Тестовый пример 6
	A1B2C3D2	-
3	A2B1C3D1	Тестовый пример 7
	A2B3C1D3	-
	A3B1C2D1	-
	A3B2C1D2	Тестовый пример 8

Преимущество использования РИ заключается в том, что они могут генерировать разнообразные и высококачественные наборы парных тестов с помощью простого и надежного алгоритма. Недостатком использования РИ является то, что они могут зависеть от некоторых параметров или факторов, влияющих на поведение или производительность агентов, таких как количество агентов, начальные позиции агентов, механизмы коммуникации или сотрудничества и т.д. Поэтому были предложены некоторые улучшения или вариации РИ для оптимизации или адаптации этих параметров или факторов, такие как оптимизация колонии муравьев, оптимизация колонии пчел, оптимизация роя частиц и оптимизация искусственного косяка рыб [5, с. 369].

Третий метаэвристический метод основан на моделировании отжига (МО) [6, с. 671]. Написано, вдохновленное физическим процессом отжига, когда твердый материал нагревается, а затем медленно охлаждается до низкоэнергетического состояния или минимальной конфигурации. МО можно использовать для генерации парных наборов тестов, начиная с исходного набора тестов (например, сгенерированного случайным образом) и затем итеративно улучшая его, внося небольшие изменения (например, меняя местами или заменяя значения) с некоторой вероятностью, которая зависит от параметра температуры. В следующей таблице (табл. 3) показан процесс МО для четырех параметров (A, B, C, D), каждый из которых имеет три возможных значения (1,2,3).

Таблица 3. Генерация парных наборов на основе моделирования отжига

Цикл	Тестовый набор	Темпе-ратура	Измене-ние	Год-ность
0	Тестовый пример 1: A=1, B=1, C=1, D=1	100	-	4
	Тестовый пример 2: A=2, B=2, C=2, D=2			4
	Тестовый пример 3: A=3, B=3, C=3, D=3			4
	Тестовый пример 4: A=1, B=2, C=3, D=2			6
1	Тестовый пример 1: A=1, B=1, C=1, D=1	90	-	4
	Тестовый пример 2: A=2, B=3, C=2, D=2		B2->B3	6
	Тестовый пример 3: A=3, B=3, C=3, D=3		-	4
	Тестовый пример 4: A=1, B=2, C=3, D=2		-	6
2	...	...	...	...

Преимущество использования заключается в том, что он может генерировать почти оптимальные или достаточно хорошие наборы попарных тестов с гибким и адаптивным алгоритмом. Недостатком использования МО является то, что может потребоваться тщательная настройка или калибровка температурного параметра и графика охлаждения, чтобы избежать застревания в локальных оптимумах или преждевременного сближения. Для повышения производительности и надежности алгоритма были предложены некоторые улучшения или вариации МО, такие как адаптивный МО, параллельный МО и квантовый МО [7, с. 31].

Полная версия статьи PDF

Номер журнала Вестник науки №10 (67) том 1

Ссылка для цитирования:

Шевчук В.И. МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ГЕНЕРАЦИИ ПАРНЫХ ТЕСТОВЫХ НАБОРОВ // Вестник науки №10 (67) том 1. С. 319 - 324. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/10137 (дата обращения: 19.05.2024 г.)

Альтернативная ссылка латинскими символами: vestnik-nauki.com/article/10137

Нашли грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики) ?
- напишите письмо в редакцию журнала: zhurnal@vestnik-nauki.com

* В выпусках журнала могут упоминаться организации (Meta, Facebook, Instagram) в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25 июля 2002 года № 114-ФЗ 'О противодействии экстремистской деятельности' (далее - Федеральный закон 'О противодействии экстремистской деятельности'), или об организации, включенной в опубликованный единый федеральный список организаций, в том числе иностранных и международных организаций, признанных в соответствии с законодательством Российской Федерации террористическими, без указания на то, что соответствующее общественное объединение или иная организация ликвидированы или их деятельность запрещена.