AUTOMATED TEST GENERATION TECHNIQUES FOR C++ SOFTWARE
ID елемента: 20972
2026/04/30
Цитування
eNUPPIR (). AUTOMATED TEST GENERATION TECHNIQUES FOR C++ SOFTWARE. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/20972
eNUPPIR. "AUTOMATED TEST GENERATION TECHNIQUES FOR C++ SOFTWARE." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/20972>.
eNUPPIR. "AUTOMATED TEST GENERATION TECHNIQUES FOR C++ SOFTWARE." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/20972.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
AUTOMATED TEST GENERATION TECHNIQUES FOR C++ SOFTWARE
Російська
.
Українська
МЕТОДИКИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ГЕНЕРАЦІЇ ТЕСТІВ ДЛЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ C++
Опис
Англійська
Automation of test script generation is critically important in modern software quality assurance, particularly for complex languages such as C++, where manual testing becomes resource-intensive and error-prone. Automated approaches significantly reduce the testing effort, improve test effectiveness, and enhance overall software reliability. The CIDER tool, introduced by the author, offers a promising automated solution by generating test scenarios based on recorded program executions using harmony search for inputs optimization. Despite its benefits, tool faces next limitations: incomplete coverage of complex branching logic, inefficient exploration of large input spaces, and difficulties in handling semantically rich or contextually complex input data. The overview article aims to systematically explore, compare, and evaluate various automated test generation techniques such as symbolic execution, concolic testing, evolutionary algorithms, reinforcement learning, and model-based testing. The objectives are: to classify these methods based on specified criteria and identify suitable approaches that could enhance the tool's capability for automated test generation in terms of coverage efficiency.
Українська
Автоматизація тестування є критично важливою для забезпечення якості програмного забезпечення. Автоматизовані підходи значно скорочують зусилля на тестування, покращують ефективність тестування та підвищують загальну надійність програмного забезпечення. Інструмент CIDER, представлений автором, пропонує багатообіцяюче автоматизоване рішення шляхом генерації тестових сценаріїв на основі запису виконання програм і застосування евристичної пошукової оптимізації, зокрема гармонічного пошуку. Незважаючи на свої переваги, CIDER стикається з обмеженнями, включаючи неповне охоплення складної логіки розгалуження, неефективне дослідження великих просторів вхідних даних, труднощі в обробці семантично насичених або контекстуально складних вхідних даних. Ця оглядова стаття спрямована на систематичне дослідження, порівняння та оцінку різних автоматизованих методик генерації тестів, таких як символічне виконання, конколічне тестування, еволюційні алгоритми, навчання з підкріпленням і тестування на основі моделі. Мета полягає в тому, щоб класифікувати ці методи на основі їхніх характеристик, оцінити їхню ефективність у вирішенні наявних недоліків CIDER та визначити відповідні підходи, які могли б розширити можливості інструменту для автоматизованої генерації тестів з точки зору ефективності покриття коду.
Автор
Англійська
Hulevych, Mykhailo
Англійська
Kolomiitsev, Oleksii
Тематика
Англійська
test automation
Англійська
C++
Англійська
regression testing
Англійська
artificial bee colony
Англійська
ant colony optimization
Англійська
firefly algorithm
Англійська
cuckoo search
Англійська
q-learning
Російська
18
Українська
автоматизація тестування
Українська
C++
Українська
регресійне тестування
Українська
бджолиний алгоритм
Українська
алгоритм мурашиної оптимізації
Українська
алгоритм світлячків
Українська
пошук зозулі
Українська
навчання за q-функцією
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3820
10.26906/SUNZ.2025.2.102
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 2 No. 80 (2025): Control, Navigation and Communication Systems; 102-107
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 2 № 80 (2025): Системи управління, навігації та зв'язку; 102-107
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 2 № 80 (2025): Системи управління, навігації та зв'язку; 102-107
2073-7394
10.26906/SUNZ.2025.2
Мова
en
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3820/3126
Права
Українська
Авторське право (c) 2025 Mykhailo Hulevych, Oleksii Kolomiitsev
Українська
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Інформація про метадані
Створено
2026-4-30 16:43
Остання зміна
2026-4-30 16:43
ID елемента
#20972