Made available in DSpace on 2014-06-12T15:49:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1252_1.pdf: 1197397 bytes, checksum: 95159c131dcb5fed48e21ab1ea96a5ef (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Seleção automática de casos de teste (CTs) é uma tarefa importante para melhora da eficiência das atividades de Testes de Software. Essa tarefa pode ser tratada como um problema de otimização, cujo objetivo é encontrar um subconjunto de CTs que maximizem um dado critério de teste. No nosso trabalho, o critério de testes é a cobertura de requisitos funcionais formalmente especificados, e, além dele, o custo (esforço de execução) também é levado em consideração no processo de seleção. Mesmo sendo um aspecto importante, o esforço de execução ainda é negligenciado por outros trabalhos na área de seleção automática de CTs. Nesse trabalho, utilizamos o algoritmo conhecido como como Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO), ainda não investigado na resolução desse tipo de problema, para criação de uma ferramenta de seleção automática de CTs. Nela, o esforço de execução é utilizado como um limiar no processo de seleção, onde, dada uma suíte de testes, busca-se selecionar um subconjunto de casos de testes que não ultrapassem esse limiar e que maximizem a cobertura de requisitos funcionais. Para tanto, o esforço de execução foi considerado uma restrição ao problema de otimização e a cobertura de requisitos como a função de fitness. Nessa ferramenta, sete módulos (que implementavam outras técnicas de busca), foram desenvolvidos e seus desempenhos comparados através de experimentos onde foi possível oberservar o bom desempenho do PSO se comparado às outras técnicas