Quantitative Cost. One angle on thi

Quantitative Cost. One angle on this problem is reducing the number of test cases that the human must evaluate. Harman et al. investigated a number of fitness functions that aim to maximise structural coverage, while minimising the number of test cases need to do so. Arcuri and Fraser achieve a similar effect with a ‘whole coverage’ approach, whereby the fitness function rewards inputs that come close to executing as many branches as possible. Higher coverage is obtained for Java programs than comparable techniques with fewer tests. Another aspect is test case size. Some automatically generated test cases may be unnecessarily long, particularly for object-oriented tests, where a sequence of test statements must be found that construct the relevant objects required for the test, and put them into the required tests. Arcuri and Fraser have investigated the problem of controlling test case ‘bloat’ (i.e. unnecessary statements in tests for object-oriented programs) while Leitner et al. have investigated minimizing unit tests using an approach based on Delta-Debugging , which is used to identify ineffectual statements in the test case.

Kết quả (Việt) 1:

Định lượng chi phí. Một góc về vấn đề này giảm số lượng các trường hợp thử nghiệm con người phải đánh giá. Harman et al. điều tra một số thể dục chức năng nhằm mục đích tối đa hóa cấu trúc bảo hiểm, trong khi hỗ số kiểm tra trường hợp cần phải làm như vậy. Arcuri và Fraser đạt được một hiệu ứng tương tự với một cách tiếp cận 'phạm vi bảo hiểm toàn bộ', theo đó các chức năng thể dục phần thưởng độc đó đến gần với thực hiện chi nhánh càng nhiều càng tốt. Phạm vi bảo hiểm cao hơn thu được cho các chương trình Java hơn so sánh kỹ thuật với ít hơn các bài kiểm tra. Một khía cạnh khác là kích thước trường hợp thử nghiệm. Một số trường hợp kiểm tra tự động tạo ra có thể lâu dài không cần thiết, đặc biệt là cho đối tượng theo định hướng bài kiểm tra, một chuỗi các báo cáo kiểm tra phải được nơi mà xây dựng các đối tượng có liên quan cần thiết cho các thử nghiệm, và đặt chúng vào các xét nghiệm cần thiết. Arcuri và Fraser đã điều tra vấn đề kiểm soát trường hợp thử nghiệm 'sưng lên' (tức là không cần thiết câu trong bài kiểm tra cho hướng đối tượng chương trình) trong khi Leitner et al. có điều tra giảm thiểu đơn vị xét nghiệm bằng cách sử dụng một cách tiếp cận dựa trên Delta-gỡ lỗi, được sử dụng để xác định các điều khoản không hiệu quả trong trường hợp thử nghiệm.

Kết quả (Việt) 2:

Chi phí định lượng. Một góc về vấn đề này là giảm số lượng các trường hợp thử nghiệm rằng con người phải đánh giá. Harman et al. điều tra một số chức năng tập thể dục nhằm mục đích tối đa hóa phạm vi cấu trúc, đồng thời giảm thiểu số lượng các trường hợp thử nghiệm cần phải làm như vậy. Arcuri Fraser và đạt được hiệu quả tương tự với một 'toàn bộ bảo hiểm "cách tiếp cận, theo đó các chức năng tập thể dục thưởng đầu vào mà đến gần với thực hiện như nhiều chi nhánh càng tốt. Bảo hiểm cao hơn thu được cho các chương trình Java so với các kỹ thuật so sánh với các xét nghiệm ít hơn. Một khía cạnh khác là trường hợp kiểm tra kích thước. Một số trường hợp thử nghiệm tự động tạo ra có thể rất dài, đặc biệt là cho các xét nghiệm hướng đối tượng, trong đó một chuỗi các câu lệnh kiểm tra phải được phát hiện ra rằng xây dựng các đối tượng có liên quan cần thiết cho việc kiểm tra, và đặt chúng vào các xét nghiệm cần thiết. Arcuri và Fraser đã điều tra các vấn đề kiểm soát trường hợp thử nghiệm "sưng lên" (tức là không cần thiết trong báo cáo kiểm tra cho các chương trình hướng đối tượng) trong khi Leitner et al. đã điều tra giảm thiểu kiểm tra đơn vị sử dụng một phương pháp tiếp cận dựa trên Delta-Debugging, được sử dụng để xác định báo cáo không hiệu quả trong trường hợp thử nghiệm.