Estudos de Técnicas de Teste de Regressão Baseado em Mutação Seletiva

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: Martimiano, Luciana Andréia Fondazzi
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Não disponível; Not available
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06032018-140216/

Independentemente do tipo de manutenção conduzida - conetiva, preventiva, adaptativa ou evolutiva, as atividades de teste de regressão são necessárias para testar as modificações realizadas e as eventuais novas funcionalidades de um programa, e, principalmente, para testar se as funcionalidades já existentes não foram afetadas adversamente pelas modificações. Visando a aplicar o teste de regressão de uma maneira sistemática a um baixo custo e com eficácia, muitas técnicas têm sido propostas na literatura. Essas diversas técnicas são divididas em duas abordagens: retest-all e seletiva. A abordagem retest-ali utili7a todo o conjunto de casos de teste disponível para testar as modificações, enquanto que a abordagem seletiva utiliza um subconjunto dos casos de teste disponíveis para testar as modificações. As técnicas baseadas na abordagem seletiva têm sido muito estudadas, pois visam a diminuir os esforços despendidos no teste de regressão reduzindo o número de casos de teste a serem reexecutados. Diante da diversidade das técnicas seletivas, fazem-se necessários estudos empíricos para avaliar e comparar a aplicação dessas técnicas. Assim, este trabalho visa a aplicar e avaliar empiricamente duas técnicas de teste de regressão que têm se mostrado promissoras: a Técnica baseada em Modificação (Wong et ai., 1997a) e a Técnica baseada em Mutação Seletiva (Wong et 1997b). Para auxiliar nessa avaliação, um framework, proposto por Rothennel e Harrold (1996), é utilizado. Com a realização desses experimentos, espera-se contribuir para o estabelecimento de estratégias de teste de regressão efetivas e de baixo custo.