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Cmbmetest: generación de suites de pruebas utilizando pruebas basadas en modelos más programación de restricciones y pruebas metamórficas

Autores: Castro-Cabrera, M. Carmen de; García-Dominguez, Antonio; Medina-Bulo, Inmaculada

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Cmbmetest: generación de suites de pruebas utilizando pruebas basadas en modelos más programación de restricciones y pruebas metamórficas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Técnicas de prueba de software
Enfoque de caja negra
CMBMeTest
Pruebas basadas en modelos
Programación de restricciones
Pruebas metamórficas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 43

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Varios métodos de prueba de software han demostrado ser exitosos en la creación de conjuntos de pruebas de alta calidad para software donde el código no es accesible (enfoque de caja negra). Sin embargo, no se ha encontrado un método para guiar la combinación de algunos de estos de manera general. En este estudio, se creó un método de generación de conjuntos de pruebas para software de caja negra llamado CMBMeTest para responder a estos desafíos. Emplea varias técnicas de prueba de software acopladas, a saber, pruebas basadas en modelos (MBT), programación de restricciones (CP) y pruebas metamórficas (MT). CMBMeTest proporciona instrucciones paso a paso para utilizar la información disponible (como especificaciones del programa, entradas y salidas) para crear un conjunto de pruebas inicial que cubra el modelo obtenido, utilizando una combinación de MBT y CP (denominada MBT+CP). Además, utilizando las relaciones metamórficas (MRs) de MT, se produjo un mejor conjunto de pruebas a partir de ese conjunto de pruebas inicial. El método permite iterar etapas particulares para mejorar los resultados mediante la construcción de nuevos modelos y nuevas MRs. Se llevó a cabo un estudio de caso exhaustivo, empleando CMBMeTest para producir resultados alentadores. Se utilizó la prueba de mutación para evaluar el conjunto de pruebas, y la primera ronda produjo una puntuación de mutación alta. Se utilizó un modelo más detallado para repetir el proceso, con resultados similares.

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