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Integrating Evolutionary Testing with Reinforcement Learning for Automated Test Generation of Object-Oriented Software

引用

Chinese Journal of Electronics 2015年第1期24卷 38-45页

作者： HE Wei ZHAO Ruilian ZHU Qunxiong Department of Computer Science and Technology Beijing University of Chemical Technology

Recent advances in evolutionary test generation greatly facilitate the testing of Object-oriented(OO) software. Existing test generation approaches are still limited when the Software under test(SUT) includes inherited class hierarchies(ICH) and Non-public methods(NPM). This paper presents an approach to generate test cases for OO software via integrating evolutionary testing with reinforcement learning. For OO software with ICH and NPM, two kinds of particular isomorphous substitution actions are presented and a Q-value matrix is maintained to assist the evolutionary test generation. A prototype called Evo Q is developed based on this approach and is applied to generate test cases for actual Java *** results show that Evo Q can efficiently generate test cases for SUT with ICH and NPM and achieves higher branch coverage than two state-of-the-art test generation approaches within the same time budget.

关键词： Object-oriented software Evolutionary testing Reinforcement learning inherited class hierarchies Non-public methods.

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