Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Ramos, Gustavo da Mota |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-05122018-202315/
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Resumo: |
Produtos de software com diferentes complexidades são criados diariamente através da elicitação de demandas complexas e variadas juntamente a prazos restritos. Enquanto estes surgem, altos níveis de qualidade são esperados para tais, ou seja, enquanto os produtos tornam-se mais complexos, o nível de qualidade pode não ser aceitável enquanto o tempo hábil para testes não acompanha a complexidade. Desta maneira, o teste de software e a geração automática de dados de testes surgem com o intuito de entregar produtos contendo altos níveis de qualidade mediante baixos custos e rápidas atividades de teste. Porém, neste contexto, os profissionais de desenvolvimento dependem das estratégias de geração automáticas de testes e principalmente da seleção da técnica mais adequada para conseguir maior cobertura de código possível, este é um fator importante dados que cada técnica de geração de dados de teste possui particularidades e problemas que fazem seu uso melhor em determinados tipos de software. A partir desde cenário, o presente trabalho propõe a seleção da técnica adequada para cada classe de um software com base em suas características, expressas por meio de métricas de softwares orientados a objetos a partir do algoritmo de classificação Naive Bayes. Foi realizada uma revisão bibliográfica de dois algoritmos de geração, algoritmo de busca aleatório e algoritmo de busca genético, compreendendo assim suas vantagens e desvantagens tanto de implementação como de execução. As métricas CK também foram estudadas com o intuito de compreender como estas podem descrever melhor as características de uma classe. O conhecimento adquirido possibilitou coletar os dados de geração de testes de cada classe como cobertura de código e tempo de geração a partir de cada técnica e também as métricas CK, permitindo assim a análise destes dados em conjunto e por fim execução do algoritmo de classificação. Os resultados desta análise demonstraram que um conjunto reduzido e selecionado das métricas CK é mais eficiente e descreve melhor as características de uma classe se comparado ao uso do conjunto por completo. Os resultados apontam também que as métricas CK não influenciam o tempo de geração dos dados de teste, entretanto, as métricas CK demonstraram correlação moderada e influência na seleção do algoritmo genético, participando assim na sua seleção pelo algoritmo Naive Bayes |
