Buchumschlag

On the Effectiveness of Modular Testing in EvoSuite

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Dinella, Elizabeth
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Software Engineering
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

CRQBench: A Benchmark of Code Reasoning Questions
von: Dinella, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Program Structure Aware Precondition Generation
von: Dinella, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RubberDuckBench: A Benchmark for AI Coding Assistants
von: Mohammed, Ferida, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EvoGPT: Leveraging LLM-Driven Seed Diversity to Improve Search-Based Test Suite Generation
von: Broide, Lior, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reusable Test Suites for Reinforcement Learning
von: Betten, Jørn Eirik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TestForge: Feedback-Driven, Agentic Test Suite Generation
von: Jain, Kush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Empirical Derivations from an Evolving Test Suite
von: Ruohonen, Jukka, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automatically Removing Unnecessary Stubbings from Test Suites
von: Li, Mengzhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Modularization is Better: Effective Code Generation with Modular Prompting
von: Pan, Ruwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Similarity-Aware Test Suite Minimization with Reinforcement Learning
von: Gu, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ever-Improving Test Suite by Leveraging Large Language Models
von: Qiu, Ketai
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Incremental Code Coverage Analysis for Regression Test Suites
von: Wang, Jiale Amber, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regression Test Suite for Payment Switch using jPOS
von: Sardesai, Atharv, et al.
Veröffentlicht: (2022)

TestDecision: Sequential Test Suite Generation via Greedy Optimization and Reinforcement Learning
von: Wang, Guoqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Temporal Modeling of Change History for Black-Box Test Suite Minimization
von: Asif, Kamruzzaman, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Test Suite for Efficient Robustness Evaluation of Face Recognition Systems
von: Zhang, Ruihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Benchmark Tests Strong Enough? Mutation-Guided Diagnosis and Augmentation of Regression Suites
von: Li, Chenglin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Spectrum-Based Localization of Multiple Faults by Iterative Test Suite Reduction
von: Callaghan, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Automated Test Suite Enhancement Using Large Language Models with Few-shot Prompting
von: Chudic, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)

E-Test: E'er-Improving Test Suites
von: Qiu, Ketai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Method-level Change-proneness: A Better Metric for Black-box Test Suite Minimization
von: Siam, Md, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LTM: Scalable and Black-box Similarity-based Test Suite Minimization based on Language Models
von: Pan, Rongqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GitEvo: Code Evolution Analysis for Git Repositories
von: Hora, Andre
Veröffentlicht: (2026)

CoCoEvo: Co-Evolution of Programs and Test Cases to Enhance Code Generation
von: Li, Kefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards a Fault-Injection Benchmarking Suite
von: Wang, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reformulating Regression Test Suite Optimization using Quantum Annealing -- an Empirical Study
von: Trovato, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EvoChain: A Framework for Tracking and Visualizing Smart Contract Evolution
von: Qasse, Ilham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Effective Targeted Testing of Smart Contracts
von: Fooladgar, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A System for Automated Unit Test Generation Using Large Language Models and Assessment of Generated Test Suites
von: Lops, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EvoRepair: Enhancing Vulnerability Repair Agents Through Experience-Based Self-Evolution
von: Hu, Haichuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fuzzing Microservices: A Series of User Studies in Industry on Industrial Systems with EvoMaster
von: Zhang, Man, et al.
Veröffentlicht: (2022)

ConCovUp: Effective Agent-Based Test Driver Generation for Concurrency Testing
von: Cai, Yuandao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

KTester: Leveraging Domain and Testing Knowledge for More Effective LLM-based Test Generation
von: Li, Anji, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Effective Random Test Generation for Deep Learning Compilers
von: Ren, Luyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CommitSuite: A Comprehensive Benchmark for Commit Classification and Message Generation
von: Wan, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HumanEvo: An Evolution-aware Benchmark for More Realistic Evaluation of Repository-level Code Generation
von: Zheng, Dewu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VeriScale: Adversarial Test-Suite Scaling for Verifiable Code Generation
von: Bai, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating LLMs Effectiveness in Detecting and Correcting Test Smells: An Empirical Study
von: Santana Jr, E. G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

CARLOS: An Open, Modular, and Scalable Simulation Framework for the Development and Testing of Software for C-ITS
von: Geller, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Names Are All You Need: Effective and Safe Regression Test Selection for Python
von: Wang, You, et al.
Veröffentlicht: (2026)