Geração automatica de dados e tratamento de não executabilidade no teste estrutural de software
Paulo Marcos Siqueira Bueno
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP B862g
Campinas, SP : [s.n.], 1999.
163p. : il.
Orientador: Mario Jino
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Este trabalho apresenta uma ferramenta e técnicas para automação da geração de dados e identificação de não executabilidade para a técnica estrutural de teste de software. A ferramenta baseia-se na Técnica Dinâmica; na busca utilizando Algoritmos Genéticos; e no reuso de soluções passadas...
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Resumo: Este trabalho apresenta uma ferramenta e técnicas para automação da geração de dados e identificação de não executabilidade para a técnica estrutural de teste de software. A ferramenta baseia-se na Técnica Dinâmica; na busca utilizando Algoritmos Genéticos; e no reuso de soluções passadas através do Raciocínio Baseado em Casos. O objetivo é gerara automaticamente dados de entrada que executem caminhos completos no programa em teste e identificar a não executabilidade desses caminhos quando for o caso; o que é feito através da Heurística de Identificação Dinâmica de Potencial não Executabilidade proposta. Um experimento conduzido mostra a validade das soluções elaboradas e do benefício da utilização da ferramenta. Os resultados alcançados sugerem que, apesar da indecidibilidade geral desses problemas, soluções parciais podem ser úteis à prática do teste de software
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Abstract: A tool and techniques are presented for test data generation and infeasibility identification in structural software testing technique. The tool is based on: the Dynamic Technique; using Genetic Algorithms; and reusing of solutions through Case Based Reasoning. The objective is to...
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Abstract: A tool and techniques are presented for test data generation and infeasibility identification in structural software testing technique. The tool is based on: the Dynamic Technique; using Genetic Algorithms; and reusing of solutions through Case Based Reasoning. The objective is to automatically generate input data which execute complete paths in a program and identify path infeasibility when this is the case ; this is done through the Potential Infeasibility Dynamic Identification Heuristic proposed. An experiment shows the validity of the developed solutions and the benefit of using the tool. Results attained indicate that, despite the general undecidability of the problems, partial solutions may be useful to software testing practice
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