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| 小田拓輝, "結合テストを用いた自然で網羅率の高い単体テストの半自動生成," , 2025年2月. | |
| ID | 849 |
| 分類 | 学位論文 |
| タグ | |
| 表題 (title) |
結合テストを用いた自然で網羅率の高い単体テストの半自動生成 |
| 表題 (英文) |
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| 著者名 (author) |
小田拓輝 |
| 英文著者名 (author) |
Hiroki Oda |
| キー (key) |
Hiroki Oda |
| 刊行月 (month) |
2 |
| 出版年 (year) |
2025 |
| 刊行形式 (howpublished) |
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| URL |
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| 付加情報 (note) |
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| 注釈 (annote) |
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| 内容梗概 (abstract) |
テストの効率的な作成支援を目的として，探索に基づく自動テスト生成手法が提案されている．自動テスト生成手法は，テスト対象のソースコードを入力としてテストケースを生成するボトムアップな手法である．そのため，この手法は過去のバグの再発現の抑制やリファクタリング支援のために用いられる．この手法では遺伝的アルゴリズムに基づいて，網羅率の高い単体テストの集合を作り出す．しかしながら，自動で生成されたテストには不自然なパラメタが数多く含まれており，テストの可読性は高いとはいえない．本研究では自然で網羅率の高いテストの生成を目的として，結合テストを用いたテストの半自動生成手法を提案する．提案手法では，まず開発者が結合テストを記述する．次に結合テストを実行し，テスト対象プロダクトがどのようなパラメタによって呼び出されているかを解析する．ここで得られた自然なパラメタを，自動テスト生成手法の作り出したテストにマッピングする．これにより自然で網羅率の高いテストを得ることが出来る．本稿では，提案手法の有効性について調査を行った．具体的に，結合テストから抽出したパラメタの自然性とパラメタのマッピングに失敗する原因について調査を行った．実験の結果，抽出したパラメタは自然であり，パラメタのマッピングに失敗する原因はパラメタのマッピング条件であることが判明した．また提案手法により可読性が向上したテストの割合についても調査を行い，提案手法の有効性を確認した． |
| 論文電子ファイル | draft.pdf (application/pdf) [一般閲覧可] |
| BiBTeXエントリ |
@misc{id849,
title = {結合テストを用いた自然で網羅率の高い単体テストの半自動生成},
author = {小田拓輝},
month = {2},
year = {2025},
}
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