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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2014.tde-13022015-143049
Documento
Autor
Nome completo
José Dario Pintor da Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2014
Orientador
Banca examinadora
Souza, Simone do Rocio Senger de (Presidente)
Simão, Adenilso da Silva
Vincenzi, Auri Marcelo Rizzo
Título em português
Geração automática de dados de teste para programas concorrrentes com meta-heurística
Palavras-chave em português
Geração de dados de teste
Meta-heurística
Programação concorrente
Teste de software
Resumo em português
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.
Título em inglês
Automatic test data generation for concurrent programs with metaheuristic
Palavras-chave em inglês
Concurrent programs
Data generation
Metaheuristic
Software testing
Resumo em inglês
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.
 
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Data de Publicação
2015-02-13
 
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