Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Ukraiński (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaUniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Wyszukujesz frazę ""Test data generation"" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-20 z 478
Tytuł:
Traxtor: An Automatic Software Test Suit Generation Method Inspired by Imperialist Competitive Optimization Algorithms
Autorzy:
Arasteh, BahmanAff1, IDs10836022059999_cor1
Hosseini, Seyed Mohamad Javad
Pokaż więcej
Źródło:
Journal of Electronic Testing: Theory and Applications. 38(2):205-215
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
An Evolutionary Generation Method of Test Data for Multiple Paths Based on Coverage Balance
Autorzy:
Shuping Fan
Nianmin Yao
Li Wan
Baoying Ma
Yan Zhang
Pokaż więcej
Temat:
Keywords software testing
test data generation
multi-path coverage
genetic algorithm
coverage balance
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło:
IEEE Access, Vol 9, Pp 86759-86772 (2021)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9454387/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/8f7626b82a844781bc034b7da0ec6ec2  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Revisiting Hyper-Parameter Tuning for Search-Based Test Data Generation
Autorzy:
Zamani, Shayan
Hemmati, Hadi
Pokaż więcej
Źródło:
Search-Based Software Engineering : 11th International Symposium, SSBSE 2019, Tallinn, Estonia, August 31 – September 1, 2019, Proceedings. 11664:137-152
Książka elektroniczna
Szczegóły
Tytuł:
An Empirical Comparison of the Efficiency and Effectiveness of Genetic Algorithms and Adaptive Random Techniques in Data-Flow Testing
Autorzy:
Fahad M. Almansour
Roobaea Alroobaea
Ahmed S. Ghiduk
Pokaż więcej
Temat:
Adaptive random testing
data-flow testing
genetic algorithms
test data generation
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło:
IEEE Access, Vol 8, Pp 12884-12896 (2020)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://ieeexplore.ieee.org/document/8957444/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/adb92cbdee2a46b6b89cc431e2cff137  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Using Deep Reinforcement Learning for Exploratory Performance Testing of Software Systems With Multi-Dimensional Input Spaces
Autorzy:
Tanwir Ahmad
Adnan Ashraf
Dragos Truscan
Andi Domi
Ivan Porres
Pokaż więcej
Temat:
Exploratory performance testing
deep reinforcement learning
test data generation
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło:
IEEE Access, Vol 8, Pp 195000-195020 (2020)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9239930/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/df9e779f7b124659a3b8af1bfe6edbb5  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Multi-Task Optimization-Based Test Data Generation for Mutation Testing via Relevance of Mutant Branch and Input Variable
Autorzy:
Xiangying Dang
Xiangjuan Yao
Dunwei Gong
Tian Tian
Baicai Sun
Pokaż więcej
Temat:
Weak mutation testing
multi-task test data generation
relevant input variables
grouping mutants
multi-population genetic algorithm
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło:
IEEE Access, Vol 8, Pp 144401-144412 (2020)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9159590/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/7fffd586c6814c8598044d133921bc18  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Wyświetlanie 1-20 z 478

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies