Otimização bioinspirada para apoio à geração de dados de teste para software concorrente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vilela, Ricardo Ferreira
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17082021-134353/
Resumo: A programação concorrente está cada vez mais presente nas aplicações modernas. Embora esse modelo de programação forneça maior desempenho e melhor aproveitamento dos recursos disponíveis, os mecanismos de interação entre processos/threads resultam em maior desafio para atividade de teste. O não determinismo presente nessas aplicações é um dos principais desafios na atividade de teste, uma vez que ainda com uma mesma entrada de teste o programa concorrente pode executar caminhos distintos, os quais podem ou não apresentar defeitos. A geração automática de dados de teste pode contribuir para essa atividade garantindo maior rapidez e confiabilidade no teste de software. Neste trabalho, a geração automática de dados de teste é explorada para o domínio de programas concorrentes por meio de uma técnica bioinspiradas de otimização, o Algoritmo Genético. Este estudo propõe uma abordagem de geração de dados para programas concorrentes denominada BioConcST. Além disso, propõe-se um novo operador de seleção de indivíduos de teste utilizando lógica fuzzy, denominado FuzzyST. Essas contribuições são avaliadas em um estudo experimental utilizado para validar as abordagens propostas. Os resultados obtidos do experimento demonstraram que a BioConcST é mais promissora que as demais abordagens utilizadas em todos os níveis analisados. Além disso, o operador FuzzyST também obteve os melhores resultados juntamente com os operadores Elitismo e Torneio. Contudo, o operador FuzzyST mostrou-se mais indicado para programas concorrentes de maior complexidade.
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