Uma abordagem coevolucionária para seleção de casos de teste e programas mutantes no contexto do teste de mutação

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dc.contributor.advisor1Camilo Junior, Celso Gonçalves
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6776569904919279por
dc.contributor.referee1Maldonado, José Carlos
dc.contributor.referee2Vincenzi, Auri Marcelo Rizzo
dc.creatorOliveira, André Assis Lôbo de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8285586679841434por
dc.date.accessioned2014-10-06T19:18:43Z
dc.date.issued2013-12-05
dc.description.abstractVerification and Validation Activities (V&V) consume about 50% to 60% of the total cost of a software lifecycle. Among those activities, Software Testing technique is one which is mostly used during this process. One of the main problems related to detected in Software Testing is to find a set of tests (subset from input domain of the problem) which is effective to detect the remaining bugs in the software. The Search-Based Software Testing (SBST) approach uses metaheuristics to find low cost set of tests with a high effectiveness to detect bugs. From several existing test criteria, Mutation Testing is considered quite promising to reveal bugs, despite its high computational cost, due to the great quantity of mutant programs generated. Therefore, this dissertation addresses the problem of selecting mutant programs and test cases in Mutation Testing context. To this end, it is proposed a Coevolutionary Genetic Algorithm (CGA) and the concept of Genetic Effectiveness, implemented by Genetic Classification (GC) and new genetic operators adapted to the proposed representation. Furthermore, the Genetic Algorithm Coevolutionary with Controlled Genetic Classification (CGA􀀀CGCop) is proposed for improving the efficiency of CGA’s GC. The CGA is applied in three categories of benchmarks and compared to other five methods. The results show a better performance of the CGA in subsets selection with better mutation score, as well as improvement of CGA􀀀CGCop in use of GC. These results evidence the proposal approach with promising use in the context of Mutation Testing.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-06T17:24:11Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - André Assis Lôbo de Oliveira- 2013.pdf: 3915731 bytes, checksum: 2447fa437e5dca74e295727bd8fed4d1 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
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dc.description.resumoAtividades de Validação e Verificação (V&V) consomem cerca de 50% a 60% do custo total no ciclo de vida de um software. Dentre essas, o Teste de Software é uma das atividades mais empregadas. Um dos maiores problemas do Teste de Software é encontrar um conjunto de teste (subconjunto do domínio de entrada do problema) que seja eficaz em detectar os defeitos remanescentes no software. Neste contexto, a Search-Based Software Testing (SBST) é uma linha de pesquisa recente que vem propondo boas soluções, uma vez que utiliza-se de metaheurísticas para encontrar um conjunto de teste com baixo custo e grande eficácia na detecção de defeitos. Dentre os diversos critérios de teste existentes, o Teste de Mutação é bastante promissor na revelação de defeitos, entretanto apresenta um alto custo computacional em termos de aplicabilidade. Por isso, a pesquisa aborda o problema de seleção de programas mutantes e casos de teste no contexto do Teste de Mutação. Para tal, propõe o Algoritmo Genético Coevolucionário (AGC) que traz o conceito de Efetividade Genética, implementado pela Classificação Genética (CG) e por novos operadores genéticos adaptados à representação proposta. Além disso, propõe o Algoritmo Genético Coevolucionário com Classificação Genética Controlada (AGC 􀀀CGCop) para a melhoria da eficiência da CG do AGC. O algoritmo AGC é aplicado em três classes de benchmarks e comparado com outros cinco métodos. Os resultados demonstram um melhor desempenho do AGC na seleção de subconjuntos com melhor escore de mutação, bem como um aprimoramento do AGC􀀀CGCop no uso da CG. Tais resultados evidenciam a abordagem proposta com uso promissor no contexto do Teste de Mutação.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationOLIVEIRA, André Assis Lôbo de. Uma abordagem coevolucionária para seleção de casos de teste e programas mutantes no contexto do teste de mutação. 2013. 158 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2013.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3298
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSeleção de casos de testepor
dc.subjectSearch based software testing (SBST)eng
dc.subjectMetaheurísticapor
dc.subjectAlgoritmos genéticos (AGs)por
dc.subjectEfetividade genéticapor
dc.subjectTeste de mutaçãopor
dc.subjectTest case selectioneng
dc.subjectMetaheuristicseng
dc.subjectCoevolutionary genetic algorithmeng
dc.subjectGenetic effectivenesseng
dc.subjectMutation testingeng
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/9773/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20%20Andr%c3%a9%20Assis%20L%c3%b4bo%20de%20Oliveira-%202013.pdf.jpg*
dc.titleUma abordagem coevolucionária para seleção de casos de teste e programas mutantes no contexto do teste de mutaçãopor
dc.title.alternativeA coevolutionary approach to test cases selection and mutant programs in mutation testing contexteng
dc.typeDissertaçãopor

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