Controle automático de parâmetros para algoritmo de otimização extrema aplicado à geração automática de casos de teste

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida Neto, Aristides de, 1985-
Data de Publicação: 2018
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/20.500.12733/1634079
Resumo: Orientador: Eliane Martins
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spelling Controle automático de parâmetros para algoritmo de otimização extrema aplicado à geração automática de casos de testeAutomatic Control of parameters for extreme optimization algorithm applied to the automatic generation of test casesSoftware - TestesEngenharia de softwareMeta-heurísticaSoftware - TestsSoftware engineeringMetaheuristicOrientador: Eliane MartinsDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Ao longo do desenvolvimento de um sistema, o teste de software é responsável pelo controle de qualidade, tendo por finalidade garantir que o software está abrangendo todas as funções esperadas e que essas estão exercendo da maneira prevista seus objetivos. Nessa fase, são encontrados problemas que não podem ser resolvidos com técnicas tradicionais da Engenharia de Software, entretanto, eles podem ser modelados matematicamente e resolvidos por meio da otimização matemática, principalmente com uso de metaheurísticas. Nesse contexto, surgiu um recente campo denominado Search-based Software Engineering (SBSE), que trata da resolução de problemas de Engenharia de Software por meio de técnicas de otimização. Dada a importância da fase de teste de Software, uma subárea denominada Search-Based Software Testing (SBST) se destaca no campo. Um problema comum é a dificuldade na utilização dos algoritmos de otimização pelos usuários finais de testes, isso dependendo de uma série de tentativas para ajustar os parâmetros desses algoritmos (taxa de mutação, cross over e etc.) e conseguir os resultados desejados. Este estudo objetiva apresentar uma solução de automação para o problema de determinação dos parâmetros necessários para a execução das metaheuri?sticas baseadas em algoritmos evolutivos. Para isso, descreve a metaheurística utilizada na StateMutest, uma ferramenta que permite ao usuário a automação de testes baseados em modelo, na qual e? possível criar modelos de máquina de estados, gerar automaticamente casos de teste para eles, avaliar os conjuntos de casos de teste baseado no critério de análise de mutantes, além da execução dos testes no modelo. Em seguida, apresenta técnicas de controle adaptativo de parâmetros para determinação automática dos parâmetros necessários pelo processo de otimização utilizado. Uma série de experimentos é feita para comparar os diferentes métodos de ajuste de parâmetros utilizando funções matemáticas conhecidas e modelos de problemas reais. A partir dos resultados, é possível mostrar a eficiência dessa técnica, adicionando essa implementação à ferramenta StateMutest, facilitando e promovendo assim o uso destaAbstract: Throughout the development of a system, the software testing is responsible for quality control in order to ensure that the software is covering all the expected functions and that these are working as intended. In this phase of Software Test, there are problems that can't be solved with traditional techniques of Software Engineering, however these can be mathematically modeled and solved through optimization, mainly with the use of metaheuristics. In this context, a recent field called Search-based Software Engineering (SBSE) has emerged. It addresses the problem solving of Software Engineering through optimization techniques. Given the importance of the Software Test phase, a sub-area called Search-Based Software Testing (SBST) excels in the field. A common problem is the difficulty in using the optimization algorithms by the test developer, depending on a series of attempts to adjust the parameters of these algorithms (mutation rate, cross over and etc) and achieve the desired results. This study aims to present an automation solution to the problem of parameter determination necessary for the execution of metaheuristics based on evolutionary algorithms. To do so, we will describe the metaheuristics used in StateMutest, a tool that allows the user to automate model-based tests, in which it is possible to create state machine models, automatically generate test cases for them, evaluate case sets test based on the criterion of analysis of mutants, besides clear of the execution of the tests in the model. Next, techniques of adaptive control of parameters will be presented for automatic determination of the parameters required by the optimization process used. A series of experiments are conducted to compare the different methods of parameter setting using known mathematical functions and models of real problems. From the results, we can show the efficiency of this technique, adding this implementation to the StateMutest tool, facilitating and promoting its useMestradoCiência da Computação[s.n.]Martins, Eliane, 1955-Usberti, Fábio LuizDelamaro, Marcio EduardoUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASAlmeida Neto, Aristides de, 1985-20182018-03-26T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (101 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634079ALMEIDA NETO, Aristides de. Controle automático de parâmetros para algoritmo de otimização extrema aplicado à geração automática de casos de teste. 2018. 1 recurso online (101 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634079. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1030899Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-09-05T11:46:23Zoai::1030899Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2018-09-05T11:46:23Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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