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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Code Coverage Aware Test Generation Using Constraint Solver

verfasst von : Krystof Sykora, Bestoun S. Ahmed, Miroslav Bures

Erschienen in: Software Engineering and Formal Methods. SEFM 2020 Collocated Workshops

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Code coverage has been used in the software testing context mostly as a metric to assess a generated test suite’s quality. Recently, code coverage analysis is used as a white-box testing technique for test optimization. Most of the research activities focus on using code coverage for test prioritization and selection within automated testing strategies. Less effort has been paid in the literature to use code coverage for test generation. This paper introduces a new Code Coverage-based Test Case Generation (CCTG) concept that changes the current practices by utilizing the code coverage analysis in the test generation process. CCTG uses the code coverage data to calculate the input parameters’ impact for a constraint solver to automate the generation of effective test suites. We applied this approach to a few real-world case studies. The results showed that the new test generation approach could generate effective test cases and detect new faults .

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Fußnoten
1
https determines the code coverage: /​/​linux.​di.​e.​net/​man/​1/​gcov.
 
2
http provided the programs: /​/​sir.​unl.​edu.
 
Literatur
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10.
Xu, Z., Kim, Y., Kim, M., Rothermel, G., Cohen, M.B.: Directed test suite augmentation: techniques and tradeoffs. In: Proceedings of the Eighteenth ACM SIGSOFT International Symposium on Foundations of Software Engineering, FSE ’10, pp. 257–266. Association for Computing Machinery, New York (2010)
11.
Metadaten
Titel
Code Coverage Aware Test Generation Using Constraint Solver
verfasst von
Krystof Sykora
Bestoun S. Ahmed
Miroslav Bures
Copyright-Jahr
2021
Buch
Software Engineering and Formal Methods. SEFM 2020 Collocated Workshops

Print ISBN: 978-3-030-67219-5

Electronic ISBN: 978-3-030-67220-1

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-67220-1_5

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