Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.authorFerrer, Javier
dc.contributor.authorKruse, Peter M.
dc.contributor.authorChicano, Francisco 
dc.contributor.authorAlba, Enrique
dc.date.accessioned2015-02-10T07:49:47Z
dc.date.available2015-02-10T07:49:47Z
dc.date.created2015-02
dc.date.issued2015-02-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/8791
dc.descriptionJavier Ferrer, Peter M. Kruse, Francisco Chicano, Enrique Alba, "Generación de Secuencias de Pruebas Funcionales con Algoritmos Bio-inspirados", MAEB, pp. 59-66, 2015es_ES
dc.description.abstractLa generación de secuencias de pruebas dinámicas desde una especificación formal complementa los métodos tradicionales de pruebas para encontrar errores en el código fuente. En este artículo extendemos un enfoque combinatorio en particular, el llamado Método del Árbol de Clasificación - Classification Tree Method (CTM), con información sobre transiciones para la generación de secuencias de pruebas. Aunque en este artículo usamos CTM, esta extensión es también posible para otros métodos de pruebas combinatorios. La generación de secuencias mínimas de pruebas que cumplan con el criterio de cobertura requerido es un problema NP-duro. Así que, vamos a necesitar un enfoque basado en búsqueda para encontrar las secuencias de pruebas óptimas en un tiempo razonable. En la sección de experimentos se comparan dos técnicas bio-inspiradas con un algoritmo voraz determinista. Hemos utilizado un conjunto de 12 modelos de programas jerárquicos concurrentes, extraídos de la literatura. Nuestras propuestas basadas en algoritmos genéticos y colonias de hormigas son capaces de generar secuencias de pruebas que alcanzan cobertura total tanto de clases como de transiciones, es decir, son capaces de encontrar el camino válido más corto para visitar todas las clases y usar todas las transiciones de un programa. El análisis de los experimentos revela que las propuestas bio-inspiradas son mejores que el algoritmo voraz determinista, especialmente en las instancias más complejas.es_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Ministerio de Economía y Competitividad, y fondos FEDER con el contrato TIN2011-28194 (proyecto roadME), la Universidad Técnica de Ostrava con contrato OTRI 8.06/5.47.4142, el proyecto europeo FITTEST Project (EU FP7-ICT-257574), la beca BES-2012-055967, la Universidad de Málaga y Andalucía Tech.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectAlgoritmos genéticoses_ES
dc.subject.otherColonias de hormigases_ES
dc.subject.otherGeneración de secuencias de pruebases_ES
dc.subject.otherPruebas funcionaleses_ES
dc.subject.otherIngeniería del software basada en búsquedaes_ES
dc.titleGeneración de secuencias de pruebas funcionales con algoritmos bio-inspiradoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/preprintes_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.relation.eventtitleCongreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB 2015)es_ES
dc.relation.eventplaceMérida, Españaes_ES
dc.relation.eventdateFebrero 2015es_ES
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-1074-0139es_ES


Ficheros en el ítem

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem