Incorporating unsupervised machine learning technique on genetic algorithm for test case optimization
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 15، العدد 2 (31 مارس/آذار 2018)7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Search-based software testing uses random or directed search techniques to address problems.
This paper discusses on test case selection and prioritization by combining genetic and clustering algorithms.
Test cases have been generated using genetic algorithm and the prioritization is performed using group-wise clustering algorithm by assigning priorities to the generated test cases thereby reducing the size of a test suite.
Test case selection is performed to select a suitable test case in order to their importance with respect to test goals.
The objectives considered for criteria-based optimization are to optimize test suite with better condition coverage and to improve the fault detection capability and to minimize the execution time.
Experimental results show that significant improvement when compared to the existing clustering technique in terms of condition coverage up to 93%, improved fault detection capability achieved upto 85.7% with minimal execution time of 4100ms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Maragathavalli, P.& Kanmani, S.. 2018. Incorporating unsupervised machine learning technique on genetic algorithm for test case optimization. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 15, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-838605
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Maragathavalli, P.& Kanmani, S.. Incorporating unsupervised machine learning technique on genetic algorithm for test case optimization. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 15, no. 2 (Mar. 2018).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-838605
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Maragathavalli, P.& Kanmani, S.. Incorporating unsupervised machine learning technique on genetic algorithm for test case optimization. The International Arab Journal of Information Technology. 2018. Vol. 15, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-838605
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix.
رقم السجل
BIM-838605
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر