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Estudo de algoritmo evolutivo com codificação real na geração de dados de teste estrutural e implementação de protótipo de ferramenta de apoio / Study of real-coded evolutionary algorithm to test data generation and implementation of prototype tool

Orientador: Eliane Martins / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T01:12:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2011 / Resumo: A geração automática de dados de teste pode ser abordada como um problema de otimização e algoritmos evolutivos se tornaram um foco de muita pesquisa nesta área. Recentemente um novo tipo de algoritmo evolutivo chamado GEO (GEO - Generalized Extremal Optimization) tem sido explorado em uma grande classe de problemas de otimização. Neste trabalho é apresentado o uso do algoritmo evolutivo GEO com codificação real - GEOreal - na geração de dados de teste. O desempenho deste algoritmo é comparado com diversos outros algoritmos e para melhor avaliar os resultados, duas funções objetivo - que mapeiam o problema de geração de dados em um problema de otimização - foram utilizadas. O algoritmo GEOreal combinado com a função objetivo Bueno e Jino obtiveram os melhores resultados nos problemas abordados. Um protótipo foi desenvolvido implementando todos os conceitos envolvidos neste trabalho e o seu desempenho foi comparado com outras ferramentas já disponíveis no mercado. Os resultados mostraram que este protótipo superou as ferramentas comparadas ao minimizar o tempo dispendido no esforço de gerar os dados de teste / Abstract: Automatic test data generation can be approached as an optimization problem and evolutionary algorithms have become a focus of much research in this area. Recently a new type of evolutionary algorithm called GEO (GEO - Generalized Extremal Optimization) has been explored in a large class of optimization problems. This paper presents the use of evolutionary algorithm with real coding GEO - GEOreal - in test data generation. The performance of this algorithm is compared with several other algorithms and to better compare the results two objective functions - that map the problem of generating data in an optimization problem - were used. The algorithm GEOreal combined with the function Bueno and Jino had the best results in the problems addressed. A prototype was developed implementing all the concepts involved in this work and its performance was compared with other tools already available. The results showed that this prototype was better than the compared tools when minimizing the time spent in the effort to test data generation / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/275761
Date18 August 2018
CreatorsBuzzo, André Vinicius
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Martins, Eliane, 1955-, Chaim, Marcos Lordello, Xavier, Eduardo Candido
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format105 p. : il., application/octet-stream
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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