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Graphing Antiderivatives

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  • 1Department of Computer Science and Engineering, SRM Institute of Science and Technology, Delhi NCR campus, Ghaziabad, Utter Pradesh 201204, India.

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Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta un sistema de priorización de pruebas consciente de mutaciones utilizando Redes Neuronales de Grafos (GNN) para mejorar las pruebas de regresión. El enfoque basado en GNN mejora significativamente la detección de fallos y la cobertura de mutaciones, superando a los métodos existentes.

Palabras clave:
APFDDetección de fallosRedes neuronales de grafosPruebas de mutaciónPruebas de regresiónGarantía de calidad del softwarePriorización de pruebas

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Área de la Ciencia:

  • Ingeniería de Software
  • Inteligencia Artificial
  • Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

  • Las pruebas de regresión son cruciales para la calidad del software, pero enfrentan desafíos en la priorización eficiente de pruebas.
  • Los métodos existentes de priorización de pruebas a menudo luchan por equilibrar la detección de fallos, el coste de ejecución y la cobertura.
  • Las pruebas de mutación, aunque efectivas, pueden ser computacionalmente costosas y requieren estrategias de priorización sofisticadas.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un novedoso sistema de priorización de pruebas consciente de mutaciones utilizando Redes Neuronales de Grafos (GNN).
  • Mejorar las pruebas de regresión integrando la estructura estática del programa, las trazas de ejecución dinámicas y la cobertura de mutaciones.
  • Lograr un equilibrio superior entre la detección de fallos, el coste de ejecución y la cobertura de mutaciones en la priorización de pruebas.

Principales métodos:

  • Construcción de una representación híbrida de grafos combinando Grafos de Dependencia de Programas y Grafos de Llamadas con características de tiempo de ejecución.
  • Empleo de variaciones de GNN (GCN, GAT, GraphSAGE) para incrustar dependencias de orden superior dentro de los casos de prueba.
  • Utilización de una función de optimización multiobjetivo para clasificar los casos de prueba en función de la detección de fallos, el coste de ejecución y la cobertura de mutaciones.

Principales resultados:

  • Se logró un APFD (Porcentaje Promedio de Fallos Detectados) promedio del 88,9%, superando significativamente las líneas de base tradicionales (74,5%) y las líneas de base de ML (82,7%).
  • Se alcanzó una puntuación de mutación del 84,6% con una sobrecarga de ejecución mínima de 16,1 segundos.
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Conclusiones:

  • El sistema propuesto de priorización de pruebas consciente de mutaciones basado en GNN ofrece un paradigma escalable, preciso y dirigido por mutaciones para las pruebas de regresión modernas.
  • La integración de trazas de ejecución y características de mutación es vital para una priorización de pruebas eficaz, como lo indican los estudios de ablación.
  • Las incrustaciones de GNN proporcionan una priorización interpretable al agrupar casos de prueba relacionados con fallos.