Auteurs
Caleb King (1), Joseph Morgan (1) et Ryan Lekivetz (1)
Affiliations
(1) JMP Statistical Discovery LLC
Journal
Actes complémentaires de la 19e conférence internationale IEEE sur la qualité, la fiabilité et la sécurité des logiciels (QRS-C) de 2019
Date de publication
2019
Abstrait
Les ingénieurs de test sont souvent confrontés au défi de sélectionner des cas de test maximisant les chances de détection de défauts, tout en respectant un budget limité. Les tests combinatoires constituent une stratégie efficace de sélection de cas de test pour relever ce défi. L'idée principale est de sélectionner des cas de test garantissant la prise en compte de toutes les combinaisons possibles de paramètres issus de deux entrées (ou plus), quel que soit le sous-ensemble d'entrées sélectionné. Ceci est réalisé grâce à l'utilisation d'une matrice de couverture comme mécanisme de sélection des cas de test. Cependant, pour chaque scénario de test, plusieurs matrices de couverture alternatives peuvent généralement satisfaire aux exigences budgétaires et de couverture. Malheureusement, le choix parmi ces alternatives est souvent complexe. Les praticiens souhaitent généralement pouvoir explorer la couverture de l'espace d'entrée afin de déterminer l'alternative la plus adaptée au scénario de test. Dans cet article, nous proposons une méthode graphique permettant d'évaluer les matrices de couverture binaires. Cette méthode permet de visualiser la couverture de l'espace d'entrée pour les entrées d'intérêt. Nous l'illustrons par plusieurs exemples.
Citation
King, C., Morgan, J. et Lekivetz, R., juillet 2019. Conception de fractales : une méthode graphique pour l’évaluation de tableaux de couverture binaires. DansActes complémentaires de la 19e conférence internationale IEEE sur la qualité, la fiabilité et la sécurité des logiciels (QRS-C) de 2019(pp. 185-190). IEEE, https://doi.org/10.1109/QRS-C.2019.00046 .
