It is very important that the software being delivered to the user is reliable and fault free. This makes software testing one of the most important phases in the software development life cycle. The problem being faced by everyone is the time it takes to test the software, which is normally huge. An important part of the software testing process is running and evaluating test scenarios. The objective of this part is to evaluate how well the application under test conforms to its specifications. One of the ways to achieve this is to generate the test cases and make use of the test oracle (a human expert) to determine whether a given test case exposes a fault. This procedure consumes a lot of time. Using an automated oracle can contribute towards the reduction in software testing time which helps in the reduction of the cost of the testing process. The use of Artificial Neural Networks (ANN) and Info-Fuzzy Networks (IFN) for test case selection and evaluation has already been explored. In this thesis these two approaches are compared on their use as an automated oracle. An ROC Analysis is done to compare the two approaches. The execution times of both the approaches are also compared. For comparison, three applications have been used. The basic methodology behind the use of IFN or ANN is to train the network on randomly generated test cases executed with a stable version of the software. This trained network is then used as an oracle for evaluating the correctness of the output produced by new and possibly faulty versions of the stable software. The outputs from the oracle i.e. IFN or ANN and faulty versions of the software system are compared with that of the original version to evaluate the outputs generated by new version of the software.

Le problème de l'exploration de graphes trouve ses motivations en informatique fondamentale, notamment en logique et en théorie de la complexité. Il possède également de nombreuses applications en robotique. Quel que soit le cadre, la quantité de mémoire utilisée par l'entité mobile (robot, automate fini, etc.) effectuant l'exploration est un des paramètres importants à considérer. Dans cette thèse, nous étudions en détail la complexité en espace de l'exploration de graphes, à travers différents modèles. Nous distinguons principalement deux cadres d'études.<br /><br />Dans la première partie de la thèse, nous nous attachons à l'étude de l'exploration ``sans assistance'', c'est-à-dire lorsque l'entité mobile ne possède aucune information sur le graphe à explorer. Dans ce contexte, nous prouvons plusieurs bornes inférieures et supérieures sur la quantité de mémoire nécessaire et suffisante à l'entité pour explorer tous les graphes. En particulier, nous montrons que l'algorithme très simple de parcours en profondeur d'abord est optimal en mémoire lorsque la complexité est exprimée en fonction du degré et du diamètre.<br /><br />Dans la seconde partie de la thèse, nous nous attachons à l'étude de l'exploration ``avec assistance''. Nous considérons un modèle supposant l'existence d'un oracle ayant une connaissance exhaustive du graphe exploré, et capable d'aider l'entité mobile en lui fournissant de l'information. Nous nous intéressons ainsi à la quantité minimale d'information (mesurée en nombre de bits) que l'oracle doit fournir à l'entité pour permettre l'exploration. Cette information peut être soit donnée directement à l'entité, soit codée sur les sommets du graphes.

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Cette thèse concerne l'utilisation de l'interaction entre un algorithme et un expert pour la résolution de problèmes complexes, typiquement NP-difficiles. Plusieurs définitions de l'expert sont possibles. L'objectif étant d'obtenir des algorithmes dont les performances sont garanties, ce travail est centré sur les interactions avec un expert de type "oracle", plutôt que "humain". Ainsi, on s'intéresse à des compromis entre performance, coût (typiquement temps d'exécution), et quantité d'information donnée par l'oracle. Le premier objectif de cette thèse est de comprendre quel est l'état de l'art des différentes techniques interactives dans différents domaines (algorithmique distribuée et online, complexité, optimisation combinatoire). Le second objectif est centré sur l'optimisation combinatoire, et plus particulièrement les problèmes d'ordonnancement et d'empaquetage. Nous proposons un formalisme interactif pour le contexte des problèmes d'optimisations (offline). Le but est de montrer en quoi ce formalisme facilite la conception d'algorithmes d'approximation, en le situant par rapport aux techniques classiques de conception de schémas d'approximation, et en l'utilisant pour fournir de nouveaux résultats sur des problèmes d'ordonnancement et d'empaquetage. Nous avons principalement abordé deux problèmes : le "discrete Resource Sharing Scheduling Problem ($dRSSP$)" et le problème du "Multiple Strip Packing" ($MSP$). Le $dRSSP$ est un problème d'hybridation d'algorithmes. Etant donné un ensemble d'algorithmes (appelé un "portfolio"), un nombre fini de ressources (des processeurs par exemple), et un ensemble représentatif d'instances (appelé "benchmark"), le but est de distribuer ces ressources aux algorithmes afin de minimiser le temps nécessaire à la résolution de toutes les instances du benchmark, en exécutant les algorithmes en parallèle selon le modèle dit du "space sharing" . Nous avons étudié l'impact de plusieurs questions à poser à l'oracle, ainsi que comment communiquer efficacement avec ce dernier (signifiant que la réponse de l'oracle est courte), aboutissant à plusieurs schémas d'approximation. Le $MSP$ est une extension du problème célèbre du "Strip Packing" consistant à placer des rectangles dans un nombre fixé de boîtes, en minimisant la hauteur atteinte. Nous avons fourni plusieurs algorithmes/schémas d'approximation pour différentes variantes de ce problème, dans lesquelles les boîtes ont des largeurs égales/différentes, ou les rectangles doivent être placés de façon "continue" ou non (correspondant alors à un problème classique d'ordonnancement de tâches parallèles). D'une manière générale l'utilisation de l'interactivité permet d'isoler la difficulté des problèmes, et donc de les étudier différemment.

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<p>Syftet med arbetet som beskrivs i denna rapport var att undersöka om den Oracle-baserade laborationsmiljö som användes hos ADIT gick att överföra till MySQL. Oracle är ett komplext system som är krävande att administrera, något som ADIT ansvarat för med egen personal och egen hårdvara och detta var inte idealiskt. I kombination med ett stort intresse från studenter att använda just MySQL vid laborationer hos ADIT beslutades det att man skulle undersöka om MySQL nu var moget att axla den roll som Oracle tidigare haft. Utifrån detta går rapporten igenom vad som behövde göras med det befintliga laborationsmaterialet. En introduktion till relations¬modellen och SQL samt förklaringar av skillnader i features mellan Oracle och MySQL som hade betydelse för laborationerna återfinns också. Det visade sig att överföringen var enkel att göra och sist i rapporten sammanställs våra erfarenheter.</p>

Reproduction de : Mémoire d'ingénieur : informatique : Grenoble, CNAM : 1989. / Titre provenant de l'écran-titre.

published_or_final_version / Chinese / Doctoral / Doctor of Philosophy

Database and database technology are having a major impact on the growing use of computers. The rising popularity of database systems for the management of data has resulted in an increasing number of systems. As the number grows, the difficulty in choosing the system which will best meet the requirements of a particular application also increases. Knowing how to choose the correct one for a given application is important.The purpose of this thesis is to compare two very commonly used Database Management Systems (ORACLE and RDB) at Ball State University by describing and listing the advantages of each of them as well as their weaknesses, giving a comprehensive study of their performances, user friendliness, limits, and to aid users and managers in obtaining a deeper knowledge of these two systems. / Department of Computer Science

Databases and database technology are having a major impact on the growing use of computers. It is fair to say that databases are playing a critical role in almost all areas where computers are used, including business, engineering, medicine, law, education, and library science, to name a few.At Ball State University, databases are very widely used among faculty, staff, and students. The common commercial database management system (DBMS) used in the university is ORACLE. Due to the extensive use of the system and the availability and easy access to alternative systems such as RDB/VMS, a comparative research is in order.This thesis is a comprehensive comparison between the two systems. It covers the differences in design, SQL codings, and the use of host programming language such as FORTRAN. It concentrates on the differences in memory usage, execution time, as well as the CPU time needed to precompile, link, and run. / Department of Computer Science