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Wagner / Zhang | Search-Based Software Engineering | Buch | 978-3-032-24838-1 | www.sack.de

Buch, Englisch, 161 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Wagner / Zhang

Search-Based Software Engineering

17th International Symposium, SSBSE 2025, Seoul, South Korea, November 16, 2025, Proceedings
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-3-032-24838-1
Verlag: Springer

17th International Symposium, SSBSE 2025, Seoul, South Korea, November 16, 2025, Proceedings

Buch, Englisch, 161 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-032-24838-1
Verlag: Springer


This book constitutes the refereed proceedings of the 17th International Symposium on Search-Based Software Engineering, SSBSE 2025, held in Seoul, South Korea, on November 16, 2025.

The 8 full papers, 4 short papers and 2 other papers included in these proceedings were carefully reviewed and selected from 24 submissions. They were organized in the following topical sections: Research Track; RENE/NIER Track; and Challenge Track.

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Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


.- Research Track
.- Constraint-Guided Unit Test Generation for Machine Learning Libraries.
.- KrakQL: LLM-Guided Blind Introspection of GraphQL Schemas.
.- LLM-Guided Fuzzing for Pathological Input Generation.
.- Optimised fitness functions for automated improvement of software’s execution time.
.- Search-based Hyperparameter Tuning for Python Unit Test Generation.
.- Search-based Inference of Class Invariants: How far can Simulated Annealing take us?.
.- The Pursuit of Diversity: Multi-Objective Testing of Deep Reinforcement Learning Agents.
.- RENE/NIER Track.
.- Test Case Generation for Simulink Models: An Experience from the E-Bike Domain.
.- Challenge Track.
.- Fuzz Smarter, Not Harder: Towards Greener Fuzzing with GreenAFL.
.- GA4GC: Greener Agent for Greener Code via Multi-Objective Configuration Optimization.
.- GreenMalloc: Allocator Optimisation for Industrial Workloads.
.- HotCat: Green and Effective Feature Selection for HotFix Bug Taxonomy.



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