Effektivere Testerzeugung mit Novelty Search

• Antragsteller: Professor Dr. Gordon Fraser
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 434705464

Um hohe Software Qualität zu erreichen, ist effektives Testen von Software essentiell. Da das Erstellen guter Tests schwierig und fehleranfällig ist, gibt es Ansätze zur Automatisierung der Testerzeugung. Diese Ansätze benutzen meist Information über den Source Code des Programms (White-box Testing) um die Testerzeugung zu steuern. Allerdings bietet der Source Code in der Praxis weniger Information um suchbasierte Ansätze der Testerzeugung zu steuern, und die Eignung von Codeüberdeckung als Qualitätsmetrik ist das Thema offener Debatten. Das Ziel dieses Projektes ist es, die Testerzeugung über das Konzept von “Novelty” zu steuern, welches in vielen Anwendungsfeldern metaheuristischer Suchverfahren zu verbesserten Ergebnissen geführt hat. Um das zu erreichen, wird das Projekt Verfahren zur Quantifizierung von Novelty erforschen, und dabei Methoden des maschinellen Lernens einsetzen um Novelty an Programmverhalten zu messen. Das Konzept von Novelty wird dann in weiterer Folge benutzt, um neuartige Testerzeugungsverfahren zu entwickeln.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen