a improved neighborhood selection of simulated annealing technique for test data generation

테스트 데이터 생성을 위한 개선된 이웃 선택 방법을 이용한 담금질 기법 기술

Simulated annealing has been studied a long times. And it is one of the effective techniques for test data generation. But basic SA methods showed bad performance because of neighborhood selection strategies in the case of large input domain. To overcome this limitation, we propose new neighborhood selection approach, Branch Distance. We performs case studies based on the proposed approach to evaluate it's performance and to compare it whit basic SA and Random test generation. The results of the case studies appear that proposed approach show better performance than the other approach.

금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 기법은 오랫동안 연구되어 왔으며, 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 그러나 인풋 도메인이 넓을 경우, 기존의 담금질 기법은 이웃 선택 기법의 한계 때문에 나쁜 성능을 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 새로운 이웃 선택 기법인 분기 거리 이웃 선택 방법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해서 우리는 분기 거리 이웃 선택 기법, 기존의 이웃 선택 기법 그리고 랜덤 테스트 데이터 생성 기법을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 기법이 2가지 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.