Uma abordagem evolutiva para a geração automatica de dados de teste

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Abreu, Bruno Teixeira de
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1604663
Resumo: Orientadores: Eliane Martins, Fabiano Luis de Sousa
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spelling Uma abordagem evolutiva para a geração automatica de dados de testeAn evolutionary approach for automatic test data generationSoftware - TestesComputação evolutivaOtimização extrema generalizadaAlgoritmos genéticosSoftware testingEvolutionary computationPath testingGeneralized external optimizationGenetic algorithmsOrientadores: Eliane Martins, Fabiano Luis de SousaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: O teste é uma atividade importante do processo de desenvolvimento de software, e automatizar a geração de dados de teste contribui para a redução dos esforços de tempo e recursos. Recentemente foi mostrado que os algoritmos evolutivos, tal como os Algoritmos Genéticos (AGs), são ferramentas valiosas para a geração de dados. Este trabalho avalia pela primeira vez o desempenho de um algoritmo evolutivo proposto recentemente, a Otimização Extrema Generalizada (em inglês, Generalized Extremal Optimization, GEO), na geração de dados de teste para cobrir um subconjunto de caminhos de um programa, com ou sem loops. Sete programas muito conhecidos e utilizados como benchmarks por outros autores foram escolhidos como estudos de caso, e o desempenho do GEO foi comparado com o de um AG e o Random-Test (RT). Uma aplicação real do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) também foi testada para validar a pesquisa, e as comparações de desempenho incluíram uma variação do AG utilizado nos benchmarks. Para os benchmarks e a aplicação real, o uso do GEO exigiu muito menos esforço computacional para gerar os dados do que os AGs, e a cobertura média de caminhos obtida por ele foi muito semelhante à dos AGs. Além disso, o GEO também exigiu muito menos esforço computacional no ajuste interno de parâmetros do que os AGs. Estes resultados indicam que o GEO é uma opção muito atraente a ser utilizada na geração de dados de testeAbstract: Software testing is an important activity of the software development process and automating test data generation contributes to reduce cost and time efforts. It has recently been shown that evolutionary algorithms, such as the Genetic Algorithms (GAs), are valuable tools for test data generation. This work assesses for the first time the performance of a recently proposed evolutionary algorithm, the Generalized Extremal Optimization (GEO), on generating test data to cover a subset of paths of a program, with or without loops. Seven well known benchmark programs were used as study cases, and the performance of GEO was compared to the one of a GA and Random-Test (RT). A real application from Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) was also tested in order to validate the research, and the performance comparisons included one variation of the GA used in the benchmarks. For the benchmark programs and the real application, using GEO required much less computational effort to generate test data than using the GAs, and GEO¿s average coverage was very similar to GA¿s. Besides this, it also required much less computational effort on internal parameter setting than the GAs. These results indicate that GEO is a very attractive option to be used for test data generationMestradoMestre em Ciência da Computação[s.n.]Martins, Eliane, 1955-Sousa, Fabiano Luis deVergilio, Silvia ReginaAnido, Ricardo de OliveiraUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASAbreu, Bruno Teixeira de20062006-08-25T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf117p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1604663ABREU, Bruno Teixeira de. Uma abordagem evolutiva para a geração automatica de dados de teste. 2006. 117p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1604663. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/398426porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:50:07Zoai::398426Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:50:07Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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