Desenvolvimento de uma biblioteca para geração automática de casos de teste com algoritmos genéticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: ALMEIDA NETO, Adilson lattes
Orientador(a): OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Instituto de Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Algoritmos genéticos
Engenharia de software
Palavras-chave em Inglês:
Genetic Algorithm
Software engineering
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16573
Resumo: Neste trabalho uma biblioteca é desenvolvida com o proposito de gerar casos de teste automaticamente na linguagem de programação Python, para a geração dos testes, é utilizado um algoritmo genético com um operador de mutação desenvolvido de forma ad-hoc baseado na interação social. O Algoritmo é aplicado ao problema de geração de dados para testes com sucesso, resultados razoáveis são obtidos quando comparado ao estado da arte, o que demonstra um possível caminho a ser explorado na solução deste tipo de problema.
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spelling 2024-11-01T17:34:43Z2024-11-01T17:34:43Z2023-04-20ALMEIDA NETO, Adilson. Desenvolvimento de uma biblioteca para geração automática de casos de testes com algoritmos genéticos. Orientador: Roberto Célio Limão de Oliveira. 2023 .66 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16573. Acesso em:.https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16573Neste trabalho uma biblioteca é desenvolvida com o proposito de gerar casos de teste automaticamente na linguagem de programação Python, para a geração dos testes, é utilizado um algoritmo genético com um operador de mutação desenvolvido de forma ad-hoc baseado na interação social. O Algoritmo é aplicado ao problema de geração de dados para testes com sucesso, resultados razoáveis são obtidos quando comparado ao estado da arte, o que demonstra um possível caminho a ser explorado na solução deste tipo de problema.In this work a library capable of automatically generating test cases for the Python programming language is developed, these tests are generated utilizing an genetic algorithm which uses an ad-hoc mutation operator based on social interaction. The algorithm is applied with success to the problem of automatically generating software tests, showing promising results when compared to the state of the art, revealing itself as a possible path of exploration when solving this category of problem.Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2024-11-01T17:34:20Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_DesenvlvimentoBibliotecaGeracao.pdf: 2737056 bytes, checksum: bb3ea6e3b4b487e7d063e45ad67a22e9 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2024-11-01T17:34:42Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_DesenvlvimentoBibliotecaGeracao.pdf: 2737056 bytes, checksum: bb3ea6e3b4b487e7d063e45ad67a22e9 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)Made available in DSpace on 2024-11-01T17:34:43Z (GMT). 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