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Automatic generation of configurable test-suites for software product lines / Geração automática de conjuntos de teste configuráveis para linhas de produto de software

Fragal, Vanderson Hafemann 28 November 2017 (has links)
Software Product Line Engineering (SPLE) is an approach used in the development of similar products, which explores the systematic reuse of software artifacts. The SPLE process has several activities executed to ensure software quality. Quality assurance is of vital importance for achieving and maintaining a high quality of all kinds of artifacts, such as products and processes. Testing activities are widely used in the industry for quality management. However, the effort for applying testing is usually high, and increasing the testing efficiency is a major concern of all systems engineering activities. A common means of increasing efficiency is automation of the test execution and the test design. Automated test design can be performed using approaches such as Model-Based Testing (MBT) in which the real behavior of a software system is compared to an abstract test model. Several techniques, processes, and strategies were developed for SPLE testing, but still many problems are open in this area of research. The challenge in focus is the reduction of the overall test effort required to test SPLE products. Test effort can be reduced by maximizing test reuse using models that take advantage of the similarity between products. The thesis goal is to automate the generation of small test-suites with high fault detection and low test redundancy between products. To achieve the goal, equivalent tests are identified for a set of products using complete and configurable test-suites. Two research directions are explored, one is product-based centered, and the other is product line-centered. For test design, test-suites that have full fault coverage were generated from state machines with and without feature constraints. A prototype implementation tool was developed for test design automation. In addition, the proposed approach was evaluated using examples, experimental studies, and an industrial case study for the automotive domain. The results indicates test effort reduction of 36% in the first research direction for a product line with 24 products, and in the second research direction increasing test effort reduction based on the number of products that require testing. For 6 products 15% reduction (from case study), and for 20 random products 50% reduction (from experimental studies). / Engenharia de Linha de Produto de Software (SPLE) é uma abordagem utilizada no desenvolvimento de produtos similares, que explora a reutilização sistemática de artefatos de software. O processo da SPLE executa várias atividades para garantir a qualidade do software. Atividades de garantia de qualidade são fundamentais para alcançar e manter altos níveis de qualidade em todos os tipos de artefatos de software, tais como produtos e processos. Atividades de teste são amplamente utilizadas na indústria para o gerenciamento de qualidade. No entanto, o esforço para a aplicação de testes geralmente é alto e melhorar a eficiência dos testes é um desafio relacionado a todas as atividades da engenharia de sistemas. Uma maneira de melhorar a eficiência da atividade de teste é automatizar a geração e execução dos testes. A geração automática de testes pode ser realizada por abordagens tais como o Teste Baseado em Modelos (TBM), em que o comportamento real do sistema de software é comparado a um modelo de teste abstrato. Várias técnicas, processos e estratégias foram desenvolvidas para o teste de SPLE, contudo, existem diversos desafios nessa área de pesquisa. O desafio em foco é a redução do esforço geral de teste necessário para testar produtos da SPLE. O esforço de teste pode ser reduzido maximizando o reuso de teste usando modelos que representam variabilidades entre os produtos. O objetivo da tese é automatizar a geração de compactos conjuntos de testes com alta capacidade de detecção de falhas e baixa redundância de teste entre produtos. Para alcançar tal objetivo, testes equivalentes são identificados para um conjunto de produtos usando conjuntos de teste completos e configuráveis. Duas direções de pesquisa são exploradas, uma centrada no produto e a outra centrada na linha de produto. Foram gerados conjuntos de teste que tenham cobertura de falhas completa a partir de máquinas de estado com e sem restrições de características. A implementação de uma ferramenta foi desenvolvida para automatizar a geração de teste. Além disso, a abordagem proposta foi avaliada usando exemplos, estudos experimentais e um estudo de caso industrial. Os resultados indicam uma redução de esforço de teste de 36% na primeira direção de pesquisa para uma linha com 24 produtos, e na segunda linha de pesquisa uma redução incremental com mais produtos a serem testados. Para 6 produtos uma redução de 15% (do estudo de caso), e para 20 produtos randomicos uma redução de 50% (dos estudos experimentais).
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Framework de geração de dados de teste para programas orientados a objetos / Test data generation framework for object-oriented software

Ferreira, Fernando Henrique Inocêncio Borba 13 December 2012 (has links)
A geração de dados de teste é uma tarefa obrigatória do processo de teste de software. Em geral, é realizada por prossionais de teste, o que torna seu custo elevado e sua automatização necessária. Os frameworks existentes que auxiliam essa atividade são restritos, fornecendo apenas uma única técnica de geração de dados de teste, uma única função de aptidão para avaliação dos indivíduos e apenas um algoritmo de seleção. Este trabalho apresenta o framework JaBTeG (Java Bytecode Test Generation) de geração de dados de teste. A principal característica do framework é permitir o desenvolvimento de métodos de geração de dados de teste por meio da seleção da técnica de geração de dados de teste, da função de aptidão, do algoritmo de seleção e critério de teste estrutural. Utilizando o framework JaBTeG, técnicas de geração de dados de teste podem ser criadas e experimentadas. O framework está associado à ferramenta de teste JaBUTi (Java Bytecode Understanding and Testing) para auxiliar a geração de dados de teste. Quatro técnicas de geração de dados de teste, duas funções de aptidão e quatro algoritmos de seleção foram desenvolvidos para validação da abordagem proposta pelo framework. De maneira complementar, cinco programas com características diferentes foram testados com dados gerados usando os métodos providos pelo framework JaBTeG. / Test data generation is a mandatory activity of the software testing process. In general, it is carried out by testing practitioners, which makes it costly and its automation needed. Existing frameworks to support this activity are restricted, providing only one data generation technique, a single tness function to evaluate individuals, and a unique selection algorithm. This work describes the JaBTeG (Test Java Bytecode Generation) framework for testing data generation. The main characteristc of JaBTeG is to allow the development of data generation methods by selecting the data generation technique, the tness function, the selection algorithm and the structural testing criteria. By using JaBTeG, new methods for testing data generation can be developed and experimented. The framework was associated with JaBUTi (Java Bytecode Understanding and Testing) to support testing data creation. Four data generation techniques, two tness functions, and four selection algorithms were developed to validate the approach proposed by the framework. In addition, ve programs with dierent characteristics were tested with data generated using the methods supported by JaBTeG.
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Framework de geração de dados de teste para programas orientados a objetos / Test data generation framework for object-oriented software

Fernando Henrique Inocêncio Borba Ferreira 13 December 2012 (has links)
A geração de dados de teste é uma tarefa obrigatória do processo de teste de software. Em geral, é realizada por prossionais de teste, o que torna seu custo elevado e sua automatização necessária. Os frameworks existentes que auxiliam essa atividade são restritos, fornecendo apenas uma única técnica de geração de dados de teste, uma única função de aptidão para avaliação dos indivíduos e apenas um algoritmo de seleção. Este trabalho apresenta o framework JaBTeG (Java Bytecode Test Generation) de geração de dados de teste. A principal característica do framework é permitir o desenvolvimento de métodos de geração de dados de teste por meio da seleção da técnica de geração de dados de teste, da função de aptidão, do algoritmo de seleção e critério de teste estrutural. Utilizando o framework JaBTeG, técnicas de geração de dados de teste podem ser criadas e experimentadas. O framework está associado à ferramenta de teste JaBUTi (Java Bytecode Understanding and Testing) para auxiliar a geração de dados de teste. Quatro técnicas de geração de dados de teste, duas funções de aptidão e quatro algoritmos de seleção foram desenvolvidos para validação da abordagem proposta pelo framework. De maneira complementar, cinco programas com características diferentes foram testados com dados gerados usando os métodos providos pelo framework JaBTeG. / Test data generation is a mandatory activity of the software testing process. In general, it is carried out by testing practitioners, which makes it costly and its automation needed. Existing frameworks to support this activity are restricted, providing only one data generation technique, a single tness function to evaluate individuals, and a unique selection algorithm. This work describes the JaBTeG (Test Java Bytecode Generation) framework for testing data generation. The main characteristc of JaBTeG is to allow the development of data generation methods by selecting the data generation technique, the tness function, the selection algorithm and the structural testing criteria. By using JaBTeG, new methods for testing data generation can be developed and experimented. The framework was associated with JaBUTi (Java Bytecode Understanding and Testing) to support testing data creation. Four data generation techniques, two tness functions, and four selection algorithms were developed to validate the approach proposed by the framework. In addition, ve programs with dierent characteristics were tested with data generated using the methods supported by JaBTeG.

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