Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/7432
Title: | Test case prioritization for regression testing using change impact analysis | Other Titles: | Değişim etki analizi kullanılarak regresyon testi için test sınıflarının önceliklendirilmesi | Authors: | Ufuktepe, Ekincan | Advisors: | Tuğlular, Tuğkan | Keywords: | Change impact analysis Program slicing technique Bayesian network LoM-Addtl Law of Minimum Regression testing |
Publisher: | Izmir Institute of Technology | Source: | Ufuktepe, E. (2019). Test case prioritization for regression testing using change impact analysis. Unpublished doctoral dissertation, Izmir Institute of Technology, Izmir, Turkey | Abstract: | The test case prioritization aims to order test cases to increase rate of fault
detection, and to reduce the time for detecting faults. In this study, a static source code
analysis based approach, that uses change impact analysis is proposed. The proposed
change impact analysis approach uses program slicing technique, method change
information and Bayesian Network. With respect to the change impact analysis results,
two test case prioritization approaches called LoM and LoM-Addtl are proposed, which
is inspired by the "Law of Minimum" from biology and agronomy. The change impact
analysis and test case prioritization approaches are performed on three well-known
projects. The proposed change impact analysis results are evaluated with precision and
recall metrics. On the other hand, the proposed test case prioritization methods LoM and
LoM-Addtl are compared with five other test case prioritization techniques and evaluated
with the APFD measure. The results of the change impact analysis showed that when a
software has completed 75% of its development, 97%-100% of the affected methods and
changed methods are predicted. On the other hand, the LoM and LoM-Addtl test case
prioritization approaches showed consistent results when compared to the traditional test
case prioritization techniques. However, it has been observed that, LoM and LoM-Addtl
performed better than the traditional methods when version jumps are smaller.
Furthermore, following an Additional in LoM (LoM-Addtl) has shown better results
compare to LoM. Bu çalışmada, regresyon testinde ortaya çıkan test sınıfı önceliklendirilmesi problemi ele alınmıştır. Test sınıfı önceliklendirilmesinin amacı, test sınıflarını sıraya koyarak, hata yakalama oranının artırılması ve bu hataların daha kısa sürede bulunmasının sağlanmasıdır. Bu çalışmada, statik kaynak kod analizine dayalı, değişiklik etki analizi kullanan bir yaklaşım önerilmiştir. Değişiklik etki analizi yaklaşımında program dilimleme, metod değişim bilgisi ve Bayes Ağları kullanılmıştır. Değişiklik etki analizi sonuçlarına göre, biyoloji ve tarım bilimindeki "Minimum Kanunu"ndan esinlenmiş olan LoM ve LoM-Addtl test sınıfı önceliklendirme yaklaşımları önerilmiştir. Değişiklik etki analizi ve test sınıfı önceliklendirme yaklaşımı üç adet iyi bilinen projeye uygulanmıştır. Önerilen değişiklik etki analizinin sonuçları kesinlik ve geri getirme metriklerine göre değerlendirilmiştir. Bunun yanısıra, LoM ve LoM-Addtl test sınıfı önceliklendirme yöntemleri, beş farklı test önceliklendirme yöntemi ile APFD ölçümüne göre karşılaştırılmıştır. Değişiklik etki analizinin sonuçlarına göre, bir yazılımın yaklaşık %75’i tamamlandığında, etkilenen ve değişen metodlar %97-%100 oranında tahmin edilmiştir. Diğer taraftan, LoM ve LoM-Addtl test sınıfı önceliklendirme yaklaşımları, geleneksel test sınıfı önceliklendirme yöntemleri ile karşılaştırıldığında tutarlı sonuçlar vermiştir. Ancak, LoM ile LoM-Addtl’nin bazı şartlar altında, versiyon atlamaları daha küçük olduğunda, geleneksel yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Bununla beraber LoM üzerinde Additional yöntemi (LoM-Addtl) izlenilerek LoM’dan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. |
Description: | Thesis (Doctoral)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2019 Includes bibliographical references (leaves: 80-85) Text in English; Abstract: Turkish and English |
URI: | https://hdl.handle.net/11147/7432 |
Appears in Collections: | Phd Degree / Doktora |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
T001938.pdf | DoctoralThesis | 17.42 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
290
checked on Sep 2, 2024
Download(s)
242
checked on Sep 2, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.