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Seleção entre estratégias de geração automática de dados de teste por meio de métricas estáticas de softwares orientados a objetos / Selection between whole test generation strategies by analysing object oriented software static metrics

Gustavo da Mota Ramos 09 October 2018 (has links)
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. 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 / Software products with different complexity are created daily through analysis of complex and varied demands together with tight deadlines. While these arise, high levels of quality are expected for such, as products become more complex, the quality level may not be acceptable while the timing for testing does not keep up with complexity. In this way, software testing and automatic generation of test data arise in order to deliver products containing high levels of quality through low cost and rapid test activities. However, in this context, software developers depend on the strategies of automatic generation of tests and especially on the selection of the most adequate technique to obtain greater code coverage possible, this is an important factor given that each technique of data generation of test have peculiarities and problems that make its use better in certain types of software. From this scenario, the present work proposes the selection of the appropriate technique for each class of software based on its characteristics, expressed through object oriented software metrics from the naive bayes classification algorithm. Initially, a literature review of the two generation algorithms was carried out, random search algorithm and genetic search algorithm, thus understanding its advantages and disadvantages in both implementation and execution. The CK metrics have also been studied in order to understand how they can better describe the characteristics of a class. The acquired knowledge allowed to collect the generation data of tests of each class as code coverage and generation time from each technique and also the CK metrics, thus allowing the analysis of these data together and finally execution of the classification algorithm. The results of this analysis demonstrated that a reduced and selected set of metrics is more efficient and better describes the characteristics of a class besides demonstrating that the CK metrics have little or no influence on the generation time of the test data and on the random search algorithm . However, the CK metrics showed a medium correlation and influence in the selection of the genetic algorithm, thus participating in its selection by the algorithm naive bayes
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Análise empírica sobre a influência das métricas CK na testabilidade de software orientado a objetos / Empirical analysis on the influence of CK metrics on object-oriented software testability

Robinson Crusoé da Cruz 11 December 2017 (has links)
Teste de Software tem o objetivo de executar um programa sob teste com o objetivo de revelar suas falhas, portanto é uma das fases mais importante do ciclo de vida do desenvolvimento de um software. A testabilidade é um atributo de qualidade fundamental para o sucesso da atividade de teste, pois ela pode ser entendida como o esforço necessário para criar, executar e avaliar os casos de teste em um software. Este atributo não é uma qualidade intrínseca do software, portanto não pode ser medido diretamente como a quantidade de linhas de código, por exemplo. Entretanto, ela pode ser inferida por meio das características ou métricas internas e externas de um software. Entre as características comumente utilizadas na análise da testabilidade estão as métricas CK, que foram propostas por Chidamber e Kemerer com objetivo de analisar software orientado a objetos. A maioria dos trabalhos nesta linha, entretanto, relaciona o tamanho e a quantidade de casos testes com a testabilidade de um software. Entretanto, é fundamental analisar a qualidade dos testes para saber se eles atingem os objetivos para os quais foram propostos, independente de quantidade e tamanho. Portanto, este trabalho de mestrado apresenta um estudo empírico sobre a relação entre as métricas CK e a testabilidade de um software com base na análise da adequação de seus casos de teste unitários, critérios de teste estrutural e de mutação. Inicialmente foi realizada uma Revisão Sistemática cujo objetivo foi avaliar o estado da arte da testabilidade e as métricas CK. Os resultados mostraram que apesar de existirem várias pesquisas relacionadas ao tema, existem lacunas que motivam novas pesquisas no que concerne a análise da qualidade dos testes e identificação das características das métricas que podem ser inferidas para medir e analisar a testabilidade. Em seguida, foram realizadas duas análises empíricas. Na primeira análise, as métricas foram analisadas por meio da correlação das métricas CK com a cobertura de linha de código, cobertura de \\textit (arestas, ramos ou desvio de fluxo) e escore de mutação. Os resultados desta análise demonstraram a importância de cada métrica dentro do contexto da testabilidade. Na segunda análise, foi realizada uma proposta de clusterização das métricas para tentar identificar grupos de classes com características semelhantes relacionadas à testabilidade. Além das análises empíricas, foi desenvolvida e apresentada uma ferramenta de coleta e análise de métricas CK com objetivo de contribuir com novas pesquisas relacionados a proposta deste projeto. Apesar das limitações das análises, os resultados deste trabalho mostraram a importância de cada métrica CK dentro do contexto da testabilidade e fornece aos desenvolvedores e projetistas uma ferramenta de apoio e dados empíricos para melhor desenvolverem e projetarem seus sistemas com o objetivo de facilitar a atividade de teste de software / Software testing have aim to run a program under test with the aim of revealing its failures, so it is one of the most important phases of the software development lifecycle. Testability is a key quality attribute for the success of the test activity, because it can be understood as the effort required to create, execute and evaluate test cases in software. This attribute is not an intrinsic quality of the software, so it can not be measured directly as the number of lines code, for example. However, it can be inferred through the or internal and external metrics of a software. Among the features commonly used in testability analysis are CK metrics, which were proposed by Chidamber and Kemerer in order to analyze object-oriented software. Most of the works in this line, however, relate the size and quantity of test cases with software testability. However, it\'s critical to analyze the quality of the tests to see if they achieve the objectives for which they were proposed, independent of quantity and size. Therefore, this Master\'s degree work presents an empirical study on the relationship between CK metrics and software testability based on the analysis of the adequacy of its unit test cases, structural test criteria and mutation. Initially, a Systematic Review was carried out to evaluate the state of the art of testability and CK metrics. The results showed that although there are several researches related to the subject, there are gaps that motivate new research in what concerns the analysis of the quality of the tests and identification of the features of the metrics that can be inferred to measure and analyze the testability. Two empirical analyzes were performed. In the first analysis, the metrics were analyzed through the correlation of the CK metrics with the code line coverage, branch coverage or mutation score. The results of this analysis showed the importance of each metric within the context of testability. In the second analysis, a metric clustering proposal was made to try to identify groups of classes with similar features related to testability. In addition to the empirical analysis, a tool for the collection and analysis of CK metrics was developed and presented, with aim to contribute with new researches related to the proposal of this project. Despite the limitations of the analyzes, the results of this work showed the importance of each CK metric within the context of testability and provides developers and designers with a support tool and empirical data to better develop and design their systems with the aim of facilitate the activity of software testing
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Seleção entre estratégias de geração automática de dados de teste por meio de métricas estáticas de softwares orientados a objetos / Selection between whole test generation strategies by analysing object oriented software static metrics

Ramos, Gustavo da Mota 09 October 2018 (has links)
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. 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 / Software products with different complexity are created daily through analysis of complex and varied demands together with tight deadlines. While these arise, high levels of quality are expected for such, as products become more complex, the quality level may not be acceptable while the timing for testing does not keep up with complexity. In this way, software testing and automatic generation of test data arise in order to deliver products containing high levels of quality through low cost and rapid test activities. However, in this context, software developers depend on the strategies of automatic generation of tests and especially on the selection of the most adequate technique to obtain greater code coverage possible, this is an important factor given that each technique of data generation of test have peculiarities and problems that make its use better in certain types of software. From this scenario, the present work proposes the selection of the appropriate technique for each class of software based on its characteristics, expressed through object oriented software metrics from the naive bayes classification algorithm. Initially, a literature review of the two generation algorithms was carried out, random search algorithm and genetic search algorithm, thus understanding its advantages and disadvantages in both implementation and execution. The CK metrics have also been studied in order to understand how they can better describe the characteristics of a class. The acquired knowledge allowed to collect the generation data of tests of each class as code coverage and generation time from each technique and also the CK metrics, thus allowing the analysis of these data together and finally execution of the classification algorithm. The results of this analysis demonstrated that a reduced and selected set of metrics is more efficient and better describes the characteristics of a class besides demonstrating that the CK metrics have little or no influence on the generation time of the test data and on the random search algorithm . However, the CK metrics showed a medium correlation and influence in the selection of the genetic algorithm, thus participating in its selection by the algorithm naive bayes

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