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CPA/Tiger-MGP: test-goal set partitioning for efficient multi-goal test-suite generation

Ruland, Sebastian ; Lochau, Malte ; Fehse, Oliver ; Schürr, Andy (2024)
CPA/Tiger-MGP: test-goal set partitioning for efficient multi-goal test-suite generation.
In: International Journal on Software Tools for Technology Transfer, 2021, 23 (6)
doi: 10.26083/tuprints-00023914
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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Kurzbeschreibung (Abstract)

Software model checkers can be used to generate high-quality test cases from counterexamples of a reachability analysis. However, naïvely invoking a software model checker for each test goal in isolation does not scale to large programs as a repeated construction of an abstract program model is expensive. In contrast, invoking a software model checker for reaching all test goals in a single run leads to few abstraction possibilities and thus to low scalability. Therefore, our approach pursues a test-suite generation technique that incorporates configurable multi-goal set partitioning (MGP) including configurable partitioning strategies and simultaneous processing of multiple test goals in one reachability analysis. Our approach employs recent techniques from multi-property verification in order to control the computational overhead for tracking multi-goal reachability information. Our tool, called CPA/Tiger-MGP, uses predicate-abstraction-based program analysis in the model-checking framework CPAchecker.

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2024
Autor(en): Ruland, Sebastian ; Lochau, Malte ; Fehse, Oliver ; Schürr, Andy
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: CPA/Tiger-MGP: test-goal set partitioning for efficient multi-goal test-suite generation
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 30 April 2024
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: Dezember 2021
Ort der Erstveröffentlichung: Berlin ; Heidelberg
Verlag: Springer
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: International Journal on Software Tools for Technology Transfer
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 23
(Heft-)Nummer: 6
DOI: 10.26083/tuprints-00023914
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/23914
Zugehörige Links:
Herkunft: Zweitveröffentlichung DeepGreen
Kurzbeschreibung (Abstract):

Software model checkers can be used to generate high-quality test cases from counterexamples of a reachability analysis. However, naïvely invoking a software model checker for each test goal in isolation does not scale to large programs as a repeated construction of an abstract program model is expensive. In contrast, invoking a software model checker for reaching all test goals in a single run leads to few abstraction possibilities and thus to low scalability. Therefore, our approach pursues a test-suite generation technique that incorporates configurable multi-goal set partitioning (MGP) including configurable partitioning strategies and simultaneous processing of multiple test goals in one reachability analysis. Our approach employs recent techniques from multi-property verification in order to control the computational overhead for tracking multi-goal reachability information. Our tool, called CPA/Tiger-MGP, uses predicate-abstraction-based program analysis in the model-checking framework CPAchecker.

Freie Schlagworte: CPAchecker, Test-goal partitioning, Multi-goal test coverage
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-239143
Zusätzliche Informationen:

Special Issue: TestComp 2019

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 621.3 Elektrotechnik, Elektronik
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik > Echtzeitsysteme
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik
Hinterlegungsdatum: 30 Apr 2024 11:27
Letzte Änderung: 08 Mai 2024 11:39
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