Seleção entre estratégias de geração automática de dados de teste por meio de métricas estáticas de softwares orientados a objetos (2018)
- Authors:
- Autor USP: RAMOS, GUSTAVO DA MOTA - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: TESTE E AVALIAÇÃO DE SOFTWARE; ALGORITMOS GENÉTICOS; MÉTRICAS DE SOFTWARE; MÉTODO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE ORIENTADO A OBJETO
- Language: Português
- Abstract: Produtos de software com diferentes complexidades são criados diariamente através da elicitação de demandas complexas e variadas juntamente a prazos restritos. Enquanto estes surgem, altos níveis de qualidade são esperados para tais, ou seja, enquanto os produtos tornam-se mais complexos, o nível de qualidade pode não ser aceitável enquanto o tempo hábil para testes não acompanha a complexidade. Desta maneira, o teste de software e a geração automática de dados de testes surgem com o intuito de entregar produtos contendo altos níveis de qualidade mediante baixos custos e rápidas atividades de teste. Porém, neste contexto, os profissionais de desenvolvimento dependem das estratégias de geração automáticas de testes e principalmente da seleção da técnica mais adequada para conseguir maior cobertura de código possível, este é um fator importante dados que cada técnica de geração de dados de teste possui particularidades e problemas que fazem seu uso melhor em determinados tipos de software. A partir desde cenário, o presente trabalho propõe a seleção da técnica adequada para cada classe de um software com base em suas características, expressas por meio de métricas de softwares orientados a objetos a partir do algoritmo de classificação Naive Bayes. Foi realizada uma revisão bibliográfica de dois algoritmos de geração, algoritmo de busca aleatório e algoritmo de busca genético, compreendendo assim suas vantagens e desvantagens tanto de implementação como de execução... (Continua)(Continuação) As métricas CK também foram estudadas com o intuito de compreender como estas podem descrever melhor as características de uma classe. O conhecimento adquirido possibilitou coletar os dados de geração de testes de cada classe como cobertura de código e tempo de geração a partir de cada técnica e também as métricas CK, permitindo assim a análise destes dados em conjunto e por fim execução do algoritmo de classificação. Os resultados desta análise demonstraram que um conjunto reduzido e selecionado das métricas CK é mais eficiente e descreve melhor as características de uma classe se comparado ao uso do conjunto por completo. Os resultados apontam também que as métricas CK não influenciam o tempo de geração dos dados de teste, entretanto, as métricas CK demonstraram correlação moderada e influência na seleção do algoritmo genético, participando assim na sua seleção pelo algoritmo Naive Bayes
- Imprenta:
- Data da defesa: 09.10.2018
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ABNT
RAMOS, Gustavo da Mota. Seleção entre estratégias de geração automática de dados de teste por meio de métricas estáticas de softwares orientados a objetos. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-05122018-202315/. Acesso em: 17 fev. 2026. -
APA
Ramos, G. da M. (2018). Seleção entre estratégias de geração automática de dados de teste por meio de métricas estáticas de softwares orientados a objetos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-05122018-202315/ -
NLM
Ramos G da M. Seleção entre estratégias de geração automática de dados de teste por meio de métricas estáticas de softwares orientados a objetos [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-05122018-202315/ -
Vancouver
Ramos G da M. Seleção entre estratégias de geração automática de dados de teste por meio de métricas estáticas de softwares orientados a objetos [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-05122018-202315/
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