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http://hdl.handle.net/11422/23607| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Análise de algoritmos genéticos e aprendizado por reforço para geração de casos de teste de software |
| Autor(es)/Inventor(es): | Albuquerque, João Heitor Paes da Silva |
| Tutor: | Moreira, Anamaria Martins |
| Resumen: | No artigo “Automation of software test data generation using genetic algorithm and reinforcement learning”, os autores Mehdi Esnaashari e Amir Hossein Damia desenvolvem o Memetic Algorithm for Automatic Test case generation (MAAT), um algoritmo genético com aprendizado por reforço que gera casos de teste de software de forma automatizada. Este trabalho tem como objetivo analisar a eficiência da implementação do aprendizado por reforço e das outras modificações aplicadas no MAAT em comparação a um algo ritmo genético comum no contexto de códigos de pouca complexidade. Dessa forma, é possível concluir se vale a pena utilizá-lo para automatizar a geração de casos de teste de ferramentas de ensino de introdução à programação. Como o código do MAAT não foi disponibilizado, houve a necessidade de implementar o algoritmo seguindo as instruções relatadas no artigo. Assim, foi possível conduzir experimentos utilizando diferentes códigos de introdução à programação como software a ser testado pelo MAAT e por um algoritmo genético comum para comparar os resultados das suas performances. Analisando os dados desses experimentos, foi possível notar que o MAAT implementado teve eficiência superior em número de iterações necessárias para atingir a cobertura total, tempo de execução do algoritmo e satisfação do critério de cobertura, provando ser um algoritmo adequado para a automatização da geração de casos de teste em ferramentas de ensino de programação. |
| Materia: | Testes automatizados Algoritmo genético Aprendizado por reforço Automated tests Genetic algorithm Reinforcement learning |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade de producción: | Instituto de Computação |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 12-jul-2024 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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