Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Antirandom Test Vectors for BIST in Hardware/Software Systems

Mrozek I., Yarmolik V.

Fundamenta Informaticae

|

2012

|

Vol. 119, nr 2

163-185

EN

Antirandom testing has proved useful in a series of empricial evaluations. It improves the fault-detection capability of random testing by employing the location information of previously executed test cases. In antirandom testing we select test pattern (test vector) such that it is as different as possible from all the previous executed test cases. Unfortunately, this method essentially requires enumeration of the input space and computation of each input vector when used on an arbitrary set of existing test data. This avoids scale-up to large test sets and (or) long input vectors. In this paper, we propose a new algorithm for antirandom test generation that is computationally feasible for BIST (Built In Self Test) tests. As the fitness function we use Maximal Minimal Hamming Distance (MMHD) rather than standard Hamming distance as is used in the classical approach. This allows to generate the most efficient test vectors in term of weighted number of generated k-bits tuples. Experimental results are given to evaluate the performance of the new approach.

2

Comparison Study of Test Case Allocation Schemes in Software Partition Testing

Worwa K., Stanik J.

Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych

|

2011

|

nr 8

59-66

EN

The partition testing method is a commonly followed practice towards the selection of test cases. For partition testing, the program's input domain is divided into subsets, called subdomains, and one or more representatives from each subdomain are selected to test the program. The goal of such partitioning is to make the division of the program's input domain in such a way that when the tester selects test cases based on the subsets, the resulting test set is a good representation of the entire domain. The main aim of the paper is to analyse the fault-detecting ability of the partition testing method. Using effectiveness metrics for testing and partitioning schemes this paper makes a comparison of various test case allocation schemes in partition testing.

PL

W artykule przedstawione są wyniki porównania dwóch, najczęściej wykorzystywanych w praktyce, strategii losowego tworzenia zbioru danych testowych. Pierwsza z tych strategii, nazywana testowaniem w pełni losowym, polega na losowaniu poszczególnych przypadków testowych ze zbioru wszystkich możliwych zestawów danych wejściowych rozpatrywanego programu, przy czym najczęściej przyjmuje się tutaj, że wylosowanie każdego z tych zestawów jest jednakowo prawdopodobne. Druga z analizowanych strategii zakłada podział całego zbioru wszystkich możliwych zestawów danych wejściowych programu na tzw. partycje, będące podzbiorami, tworzonymi w oparciu o kryteria wykorzystywane w testowaniu strukturalnym. Strategia ta jest nazywana strukturalnym testowaniem losowym. Zawarte w artykule rozważania mają na celu określenie warunków, dla których jedna z ww. strategii testowania losowego jest lepsza od drugiej, w sensie prawdopodobieństwa wykrycia co najmniej jednego błędu.

3

Analiza porównawcza wybranych strategii losowego testowania oprogramowania

Worwa K.

Symulacja w Badaniach i Rozwoju

|

2010

|

Vol. 1, nr 3

309-321

PL

W pracy przedstawione są wyniki analizy porównawczej dwóch, najczęściej wykorzystywanych w praktyce, strategii losowego tworzenia zbioru danych testowych: testowania w pełni losowego (random testing) i strukturalnego testowania losowego (partition testing). Zawarte w pracy rozważania mają na celu określenie warunków, dla których jedna z ww. strategii testowania losowego jest lepsza od drugiej, w sensie prawdopodobieństwa wykrycia co najmniej jednego błędu za pomocą utworzonych w oparciu o nie, tak samo licznych zbiorów danych testowych. Przedstawione rozważania zostały zilustrowane wynikami eksperymentów symulacyjnych, służących porównaniu efektywności analizowanych strategii testowania.

EN

Both partition testing and random testing methods are commonly followed practice towards selection of test cases. For partition testing, the program’s input domain is divided into subsets, called subdomains, and one or more representatives from each subdomain are selected to test the program. In random testing test cases are selected from the entire program’s input domain randomly. The main aim of the paper is to compare the fault-detecting ability of partition testing and random testing methods. The results of comparing the effectiveness of partition testing and random testing may be surprising to many people. Even when partition testing is better than random testing at finding faults, the difference in effectiveness is marginal. Using some effectiveness metrics for testing and some partitioning schemes this paper investigates formal conditions for partition testing to be better than random testing and vice versa.