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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.55.2021.tde-17082021-134353
Document
Auteur
Nom complet
Ricardo Ferreira Vilela
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2021
Directeur
Jury
Souza, Simone do Rocio Senger de (Président)
Assunção, Wesley Klewerton Guez
Simão, Adenilso da Silva
Vincenzi, Auri Marcelo Rizzo
Titre en portugais
Otimização bioinspirada para apoio à geração de dados de teste para software concorrente
Mots-clés en portugais
Algoritmo genético
Geração de dados de teste
Otimização bioinspirada
Programas concorrentes
Teste de software
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Bio-inspired optimization to support the test data generation for concurrent software
Mots-clés en anglais
Bio- inspired optimization
Concurrent programs
Genetic algorithm
Software testing
Test data generation
Resumé en anglais
Concurrent programming is increasingly present in modern applications. Although this programming model provides greater performance and better use of available resources, the mechanisms of interaction between processes/threads result in a greater challenge for software testing activity. The non-determinism present in these applications is one of the main challenges in the test activity since even with the same test input, the concurrent program can execute different paths, which may or may not present defects. The automatic generation of test data can contribute to this activity, ensuring greater speed and reliability in software testing. In this work, the automatic test data generation is explored for the domain of concurrent programs through a bioinspired optimization technique, the Genetic Algorithm. We propose a test data generation approach for concurrent programs called BioConcST. Also, we propose a new operator for selecting test subjects using fuzzy logic, called FuzzyST. We evaluated these approaches in an experimental study to validate. The results obtained from the experiment showed that BioConcST is more promising than the other approaches used at all levels analyzed. The operator FuzzyST also obtained the best results, together with the Elitism and Tournament operators. Nevertheless, the FuzzyST operator proved to be more suitable for concurrent programs of greater complexity.
 
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Date de Publication
2021-08-17
 
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