Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, José Dario Pintor da
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13022015-143049/
Resumo: A programação concorrente é cada vez mais utilizada nos sistemas atuais com o objetivo de reduzir custos e obter maior eficiência no processamento. Com a importância da programação concorrente é imprescindível que programas que implementam esse paradigma apresentem boa qualidade e estejam livres de defeitos. Assim,diferentes técnicas e critérios de teste vêm sendo definidos para apoiar a validação de aplicações desenvolvidas nesse paradigma. Nesse contexto, a geração automática de dados de teste é importante, pois permite reduzir o custo na geração e seleção de dados relevantes. O uso de técnicas meta-heurísticas tem sido uma área de grande interesse entre os pesquisadores para geração de dados, pois essas técnicas apresentam abordagens aplicáveis a problemas complexos e de difícil solução. Considerando esse aspecto, este trabalho apresenta uma abordagem de geração automática de dados para o teste estrutural de programas concorrentes em MPI (Message Passing Interface). A meta-heurística usada foi Algoritmo Genético em que a busca é guiada por critérios de teste que consideram características implícitas de programas concorrentes. O desempenho da abordagem foi avaliado por meio da cobertura dos dados detestes, da eficácia em revelar defeitos e do custo de execução. Para comparação, a geração aleatória foi considerada. Os resultados indicaram que é promissor usar geração de dados de teste no contexto de programas concorrentes, com resultados interessantes em relação à eficácia e cobertura dos requisitos de teste.
id USP_bfd3227a21559d80953e6f243f0d7360
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-13022015-143049
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurísticaAutomatic test data generation for concurrent programs with metaheuristicConcurrent programsData generationGeração de dados de testeMeta-heurísticaMetaheuristicProgramação concorrenteSoftware testingTeste de softwareA programação concorrente é cada vez mais utilizada nos sistemas atuais com o objetivo de reduzir custos e obter maior eficiência no processamento. Com a importância da programação concorrente é imprescindível que programas que implementam esse paradigma apresentem boa qualidade e estejam livres de defeitos. Assim,diferentes técnicas e critérios de teste vêm sendo definidos para apoiar a validação de aplicações desenvolvidas nesse paradigma. Nesse contexto, a geração automática de dados de teste é importante, pois permite reduzir o custo na geração e seleção de dados relevantes. O uso de técnicas meta-heurísticas tem sido uma área de grande interesse entre os pesquisadores para geração de dados, pois essas técnicas apresentam abordagens aplicáveis a problemas complexos e de difícil solução. Considerando esse aspecto, este trabalho apresenta uma abordagem de geração automática de dados para o teste estrutural de programas concorrentes em MPI (Message Passing Interface). A meta-heurística usada foi Algoritmo Genético em que a busca é guiada por critérios de teste que consideram características implícitas de programas concorrentes. O desempenho da abordagem foi avaliado por meio da cobertura dos dados detestes, da eficácia em revelar defeitos e do custo de execução. Para comparação, a geração aleatória foi considerada. Os resultados indicaram que é promissor usar geração de dados de teste no contexto de programas concorrentes, com resultados interessantes em relação à eficácia e cobertura dos requisitos de teste.Concurrent programming has been increasingly used in current systems in order to reduce costs and obtain higher processing efficiency and, consequently, it is expected that these systems have high quallity. Therefore, different techniques and testing criteria have been proposed aiming to support the verification and validation of the concurrent applications. In this context, the automated data test generation allows to reduce the testing costs during the generation and selection of data tests. Metaheuristic technique has been widely investigated to support the data test generation because this technique has presented good results to complex and costly problems. In this work, we present an approach to the automated data test generation for message passing concurrent programs in MPI (Message Passing Interface). The generation of data test is performed using the genetic algorithm metaheuristic technique, guiding by structural testing criteria. An experimental study was conducted to evaluate the proposed approach, analyzing the effectiveness and application cost. The results indicate that the genetic algorithm is a promising approach to automated test data generation for concurrent programs, presenting good results in relation to effectiveness and data test coverage.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSouza, Simone do Rocio Senger deSilva, José Dario Pintor da2014-09-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13022015-143049/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:56Zoai:teses.usp.br:tde-13022015-143049Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
Automatic test data generation for concurrent programs with metaheuristic
title Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
spellingShingle Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
Silva, José Dario Pintor da
Concurrent programs
Data generation
Geração de dados de teste
Meta-heurística
Metaheuristic
Programação concorrente
Software testing
Teste de software
title_short Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
title_full Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
title_fullStr Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
title_full_unstemmed Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
title_sort Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
author Silva, José Dario Pintor da
author_facet Silva, José Dario Pintor da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Souza, Simone do Rocio Senger de
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, José Dario Pintor da
dc.subject.por.fl_str_mv Concurrent programs
Data generation
Geração de dados de teste
Meta-heurística
Metaheuristic
Programação concorrente
Software testing
Teste de software
topic Concurrent programs
Data generation
Geração de dados de teste
Meta-heurística
Metaheuristic
Programação concorrente
Software testing
Teste de software
description A programação concorrente é cada vez mais utilizada nos sistemas atuais com o objetivo de reduzir custos e obter maior eficiência no processamento. Com a importância da programação concorrente é imprescindível que programas que implementam esse paradigma apresentem boa qualidade e estejam livres de defeitos. Assim,diferentes técnicas e critérios de teste vêm sendo definidos para apoiar a validação de aplicações desenvolvidas nesse paradigma. Nesse contexto, a geração automática de dados de teste é importante, pois permite reduzir o custo na geração e seleção de dados relevantes. O uso de técnicas meta-heurísticas tem sido uma área de grande interesse entre os pesquisadores para geração de dados, pois essas técnicas apresentam abordagens aplicáveis a problemas complexos e de difícil solução. Considerando esse aspecto, este trabalho apresenta uma abordagem de geração automática de dados para o teste estrutural de programas concorrentes em MPI (Message Passing Interface). A meta-heurística usada foi Algoritmo Genético em que a busca é guiada por critérios de teste que consideram características implícitas de programas concorrentes. O desempenho da abordagem foi avaliado por meio da cobertura dos dados detestes, da eficácia em revelar defeitos e do custo de execução. Para comparação, a geração aleatória foi considerada. Os resultados indicaram que é promissor usar geração de dados de teste no contexto de programas concorrentes, com resultados interessantes em relação à eficácia e cobertura dos requisitos de teste.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-09-22
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13022015-143049/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13022015-143049/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257002474995712

Registros relacionados