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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1376
Title: Seleção de casos de teste com restrição de custo de execução utilizando otimização por enxame de partículas
Authors: Soares de Souza, Luciano
Keywords: Seleção automática de casos de teste;Otimização por enxame de partículas;Testes de software;Esforço de execução;Otimização com restrições
Issue Date: 31-Jan-2011
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Soares de Souza, Luciano; de Almeida Barros, Flávia. Seleção de casos de teste com restrição de custo de execução utilizando otimização por enxame de partículas. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.
Abstract: Seleção automática de casos de teste (CTs) é uma tarefa importante para melhora da eficiência das atividades de Testes de Software. Essa tarefa pode ser tratada como um problema de otimização, cujo objetivo é encontrar um subconjunto de CTs que maximizem um dado critério de teste. No nosso trabalho, o critério de testes é a cobertura de requisitos funcionais formalmente especificados, e, além dele, o custo (esforço de execução) também é levado em consideração no processo de seleção. Mesmo sendo um aspecto importante, o esforço de execução ainda é negligenciado por outros trabalhos na área de seleção automática de CTs. Nesse trabalho, utilizamos o algoritmo conhecido como como Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO), ainda não investigado na resolução desse tipo de problema, para criação de uma ferramenta de seleção automática de CTs. Nela, o esforço de execução é utilizado como um limiar no processo de seleção, onde, dada uma suíte de testes, busca-se selecionar um subconjunto de casos de testes que não ultrapassem esse limiar e que maximizem a cobertura de requisitos funcionais. Para tanto, o esforço de execução foi considerado uma restrição ao problema de otimização e a cobertura de requisitos como a função de fitness. Nessa ferramenta, sete módulos (que implementavam outras técnicas de busca), foram desenvolvidos e seus desempenhos comparados através de experimentos onde foi possível oberservar o bom desempenho do PSO se comparado às outras técnicas
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1376
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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