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面向正确情境:模糊驱动情境超空间的变异测试
Targeting the Right Situations: Mutation Testing of Fuzzy-Powered Situation Hyperspace
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针对地下矿山自主无人机因运行设计域(ODD)庞大且不确定而难以保障安全的问题,该研究在SCALOFT仿真框架中开展变异测试,检验基于模糊逻辑的风险估计是否与真实系统故障相关。研究注入一组固定软件变异体,对比均匀随机情境生成与模糊引导的风险优先情境生成两种策略。结果显示,模糊引导方法的变异得分更高,比随机测试更能暴露难以检测的故障。
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