Qualifying Input Test Data for Model Transformations

Franck Fleurey 1 Benoit Baudry 1 Pierre-Alain Muller 1 Yves Le Traon 2
1 TRISKELL - Reliable and efficient component based software engineering
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Abstract : Model transformation is a core mechanism for model-driven engineering (MDE). Writing complex model transformations is error-prone, and efficient testing techniques are required as for any complex program development. Testing a model transformation is typically performed by checking the results of the transformation applied to a set of input models. While it is fairly easy to provide some input models, it is difficult to qualify the relevance of these models for testing. In this paper, we propose a set of rules and a framework to assess the quality of given input models for testing a given transformation. Furthermore, the framework identifies missing model elements in input models and assists the user in improving these models.
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Software & Systems Modeling, Springer Verlag, 2009, 8 (2), pp.185-203. 〈10.1007/s10270-007-0074-8〉
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Contributeur : Scd Université de Haute Alsace <>
Soumis le : mercredi 13 novembre 2013 - 17:43:13
Dernière modification le : lundi 25 février 2019 - 15:14:04
Document(s) archivé(s) le : vendredi 14 février 2014 - 04:40:55

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Franck Fleurey, Benoit Baudry, Pierre-Alain Muller, Yves Le Traon. Qualifying Input Test Data for Model Transformations. Software & Systems Modeling, Springer Verlag, 2009, 8 (2), pp.185-203. 〈10.1007/s10270-007-0074-8〉. 〈hal-00880639〉

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