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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10783
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Campos, Jober Guifor de | |
dc.date.accessioned | 2020-11-13T11:57:20Z | - |
dc.date.available | 2020-11-13T11:57:20Z | - |
dc.date.issued | 2018-06-22 | |
dc.identifier.citation | CAMPOS, Jober Guifor de. Comparação entre ferramentas para geração de dados de teste utilizando inteligência artificial e aleatoriedade. 2018. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2018. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10783 | - |
dc.description.abstract | Within the software development processes, the Verification, Validation and Test (VV & T) activities configure the most reliable sources for a system to have the compliance of its requirements ascertained. One of the most important features within automated testing is the automatic generation of test data. In this context, test data (valid/invalid values of the input domain of developing systems are automatically generated by some resource.) The main features for the automatic generation of test data are Genetic Algorithms (GAs), which simulate situations of evolutionary biology (mutation, heredity, natural selection, etc.) for approximate optimization solutions. However, there are tools for this purpose that use AGs for data generation (EvoSuite), there is also another tool that uses the same-directed randomness (Randoop). The present study aims at the planning and execution of a set of empirical evaluations about the comparison between the EvoSuite and Randoop tools for functional test requirements. From the completion of case studies, it will be shown that an AGs use tool can be applied in the selected domains. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Software - Desenvolvimento | pt_BR |
dc.subject | Algorítmos genéticos | pt_BR |
dc.subject | Software - Testes | pt_BR |
dc.subject | Computer software - Development | pt_BR |
dc.subject | Genetic algorithms | pt_BR |
dc.subject | Software - Testing | pt_BR |
dc.title | Comparação entre ferramentas para geração de dados de teste utilizando inteligência artificial e aleatoriedade | pt_BR |
dc.title.alternative | Comparison between tools for generating test data using artificial intelligence and randomness | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Dentro das atividades de desenvolvimento de software, as atividades de Verificação, Validação e Teste (VV&T) configuram as fontes mais confiáveis para que um sistema tenha a conformidade de seus requisitos averiguadas. Um dos recursos mais importantes dentro do teste automatizado é a geração automática de dados de teste. Nesse contexto, dados de teste (valores válidos/inválidos) do domínio de entrada de sistemas em desenvolvimento são gerados de modo automáticvo por algum recurso. Os principais recursos para a geração automática de dados de teste são os Algoritmos Genéticos (AGs), que simulam situações de biologia evolutiva (mutação, hereditariedade, seleção natural, etc) para soluções aproximadas de otimização. Entretanto, existem ferramentas que para este fim que utilizam AGs para a geração dos dados (EvoSuite), também existe outra ferramenta que utiliza a aleatoriedade direcionada para o mesmo fim (Randoop). O presente trabalho apresenta um conjunto de avaliações empíricas acerca da comparação entre as ferramentas EvoSuite e Randoop para requisitos de teste funcional. A partir da realização de estudos de caso, demonstra-se que a ferramenta que utiliza AGs possui melhor aplicabilidade nos domínios selecionados. | pt_BR |
dc.degree.local | Dois Vizinhos | pt_BR |
dc.publisher.local | Dois Vizinhos | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Oliveira, Rafael Alves Paes de | |
dc.contributor.referee1 | Oliveira, Rafael Alves Paes de | |
dc.contributor.referee2 | Ortoncelli, André Roberto | |
dc.contributor.referee3 | Colla, Marcelo Henrique | |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Engenharia de Software | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE | pt_BR |
Aparece nas coleções: | DV - Engenharia de Software |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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