Uma abordagem integrada interativa e multi-objetiva para os problemas de seleção priorização e alocação de casos de teste
Autor(es):
Maia, Camila Loiola Brito
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2011
Resumo:
Os problemas de seleção, priorização e alocação de casos de teste podem ser considerados
como difíceis, devido ao grande número de soluções possíveis que devem ser consideradas na
resolução desses problemas e os diversos fatores que podem influenciar na busca dessas
soluções. Existem vários trabalhos que utilizam técnicas de otimização na busca por soluções
para problemas difíceis da engenharia de software, na recente área de pesquisa conhecida
como Search-Based Software Engineering (SBSE). Dentro desse contexto, esta dissertação
propõe uma abordagem integrada, interativa e multi-objetiva dos problemas de seleção,
priorização e alocação de casos de teste. Ela é integrada porque os três problemas são tratados
de forma sequencial, em três fases, onde a saída de uma fase é entrada para a fase seguinte. A
saída de cada fase é um conjunto de soluções, e um usuário deve escolher uma dessas
soluções antes que a próxima fase seja iniciada, por isso a abordagem é interativa. Além
disso, a abordagem é multi-objetiva, pois considera mais de um fator para compor o conjunto
de funções a ser otimizado, para cada problema. Assim, para cada um desses problemas, é
apresentada uma descrição formal seguida de uma formulação matemática completa. Três
experimentos foram projetados e implementados: o primeiro, com o objetivo de investigar
qual metaheurística pode ser aplicada à abordagem, implementa três algoritmos multiobjetivos, NSGA-II, MOCell e SPEA2, e compara os mesmos com um algoritmo randômico.
O SPEA2 gerou as melhores soluções para os três problemas, com custo computacional
relativamente alto comparado às outras soluções. Já o MOCell gerou soluções em um tempo
menor. O segundo experimento realiza uma análise de sensibilidade, onde o comportamento
esperado dos algoritmos com a variação dos parâmetros de entrada da abordagem foi
confirmado experimentalmente. Por último, o terceiro experimento realizou uma análise de
competitividade, confirmando a competitividade dos algoritmos multi-objetivos em relação
aos resultados gerados por usuários humanos, para todos os humanos.
Palavras–Chave: Seleção de casos de teste. Priorização de casos de teste. Alocação de casos
de teste. Metaheurísticas multi-objetivo. Search-based software engineering.
Abstract:
The test cases selection, prioritization and allocation problems can be considered difficult
because of the large number of possible solutions that should be considered in solving these
problems and the many factors that can influence the search for these solutions. In this
context, this dissertation proposes an integrated, interactive and multi-objective approach to
the test cases selection, prioritization and allocation problems. It is integrated because the
three problems are treated sequentially in three phases, where the output of one stage is input
to the next phase. The output of each phase is a set of solutions, and a user must choose one of
these solutions before the next phase is initiated, so the approach is interactive. Moreover, the
approach is multi-objective, since it considers more than one factor to compose the set of
functions to be optimized for each problem. Thus, for each of these problems, it is presented a
formal description followed by a complete mathematic formulation. Three experiments where
designed and implemented: the first, in order to investigate which metaheuristic performs
better when applied to solve the proposed approach, implementing three multi-objective
algorithms, NSGA-II, SPEA2 and MOCell, and compares them with a random algorithm. The
SPEA2 generated the best solutions to three problems, with relatively high computational cost
compared to other solutions. Yet MOCell generated solutions in a shorter time. The second
experiment performs a sensibility analysis, where the expected behavior of the algorithms
with the variation of input parameters was confirmed experimentally. Finally, the third
experiment conducted a competitiveness analysis, confirming the competitiveness of the
multi-objective algorithms in relation to the results generated by human users, to all humans.
Keywords: Test case selection. Test case prioritization. Test case allocation. Multi-objective
metaheuristics. Search-based software engineering.
Tipo do Trabalho:
Dissertação
Referência:
Maia, Camila Loiola Brito. Uma abordagem integrada interativa e multi-objetiva para os problemas de seleção priorização e alocação de casos de teste. 2011. 105 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2011) - Universidade Estadual do Ceará, , 2011. Disponível em: Acesso em: 3 de maio de 2024
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