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 |
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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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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- CPA/Tiger-MGP: test-goal set partitioning for efficient multi-goal test-suite generation. (deposited 30 Apr 2024 11:27) [Gegenwärtig angezeigt]
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