当前位置:
X-MOL 学术
›
IET Softw.
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Evaluation of a model-based testing platform for Java applications
IET Software ( IF 1.6 ) Pub Date : 2020-04-13 , DOI: 10.1049/iet-sen.2019.0036 Leonardo Villalobos-Arias 1 , Christian Quesada-López 1 , Alexandra Martínez 1 , Marcelo Jenkins 1
IET Software ( IF 1.6 ) Pub Date : 2020-04-13 , DOI: 10.1049/iet-sen.2019.0036 Leonardo Villalobos-Arias 1 , Christian Quesada-López 1 , Alexandra Martínez 1 , Marcelo Jenkins 1
Affiliation
Model-based testing (MBT) automates the design and generation of test cases from a model. This process includes model building, test selection criteria, test case generation, and test case execution stages. Current tools support this process at various levels of automation, most of them supporting three out of four stages. Among them is MBT4J, a platform that extends ModelJUnit with several techniques, offering a high level of automation for testing Java applications. In this study, the authors evaluate the efficacy of the MBT4J platform, in terms of the number of test cases generated, errors detected, and coverage metrics. A case study is conducted using two open-source Java systems from public repositories, and 15 different configurations. MBT4J was able to automatically generate five models from the source code. It was also able to generate up to 2025 unique test cases for one system and up to 1044 for the other, resulting in 167 and 349 failed tests, respectively. Transition and transition pair coverage reached 100% for all models. Code coverage ranged between 72 and 84% for the one system and between 59 and 76% for the other. The study found that Greedy and Random were the most effective testers for finding errors.
中文翻译:
评估Java应用程序的基于模型的测试平台
基于模型的测试(MBT)可自动从模型设计和生成测试用例。此过程包括模型构建,测试选择标准,测试用例生成和测试用例执行阶段。当前的工具在各个自动化级别上都支持该过程,其中大多数工具支持四个阶段中的三个。其中之一是MBT4J,它是通过多种技术扩展ModelJUnit的平台,为测试Java应用程序提供了高度的自动化。在这项研究中,作者根据生成的测试案例数量,检测到的错误和覆盖率指标评估了MBT4J平台的功效。使用来自公共存储库的两个开源Java系统以及15种不同的配置进行了案例研究。MBT4J能够从源代码自动生成五个模型。它还能够为一个系统生成多达2025个唯一的测试用例,而为另一个系统生成多达1044个,分别导致167和349个失败的测试。所有型号的过渡和过渡对覆盖率均达到100%。一个系统的代码覆盖率介于72%到84%之间,另一系统的覆盖率介于59%到76%之间。研究发现,贪婪和随机是发现错误的最有效测试者。
更新日期:2020-04-13
中文翻译:
评估Java应用程序的基于模型的测试平台
基于模型的测试(MBT)可自动从模型设计和生成测试用例。此过程包括模型构建,测试选择标准,测试用例生成和测试用例执行阶段。当前的工具在各个自动化级别上都支持该过程,其中大多数工具支持四个阶段中的三个。其中之一是MBT4J,它是通过多种技术扩展ModelJUnit的平台,为测试Java应用程序提供了高度的自动化。在这项研究中,作者根据生成的测试案例数量,检测到的错误和覆盖率指标评估了MBT4J平台的功效。使用来自公共存储库的两个开源Java系统以及15种不同的配置进行了案例研究。MBT4J能够从源代码自动生成五个模型。它还能够为一个系统生成多达2025个唯一的测试用例,而为另一个系统生成多达1044个,分别导致167和349个失败的测试。所有型号的过渡和过渡对覆盖率均达到100%。一个系统的代码覆盖率介于72%到84%之间,另一系统的覆盖率介于59%到76%之间。研究发现,贪婪和随机是发现错误的最有效测试者。