• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • حقوق النشر
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Metamorphic relation automation: Rationale, challenges, and solution directions

    Thumbnail
    التاريخ
    2022
    المؤلف
    Altamimi, Emran
    Elkawakjy, Abdullah
    Catal, Cagatay
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Metamorphic testing addresses the issue of the oracle problem by comparing results transformation from multiple test executions. The relationship that governs the output transformation is called metamorphic relation. Metamorphic relations require expert knowledge and the generation of them is considered a time-consuming task. Researchers have proposed various techniques to automate metamorphic testing, generation, and selection. Although there are several research articles on this issue, there is a lack of overview of the state-of-the-art of metamorphic relation automation. As such, we performed a systematic literature review study to collect, extract, and synthesize the required data. Based on our research questions, the literature was categorized and summarized into different categories. We found that the automation of metamorphic relation is most effective in mathematical and scientific applications. We concluded that some approaches involve analysis of different forms of software-related information such as control flow graph and program dependence graph as well as an initial set of metamorphic relations. On the other hand, other methods involve analysis of executions of the software functions with random and specific inputs. The results show that this field is still in its infancy with opportunities for novel work, especially in methods utilizing machine learning. 2022 The Authors. Journal of Software: Evolution and Process published by John Wiley & Sons Ltd.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1002/smr.2509
    http://hdl.handle.net/10576/36774
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2484‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video