Navegando por Autor "Souza, Ana Cecília Santos"

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    AI+RTESTING: um método para remoção de redundâncias de conjuntos de casos de teste integrando as ferramentas jabuti, mujava e weka
    (UNEB, 2018-07-06) Souza, Ana Cecília Santos; Lenz, Alexandre Rafael; Massa, Mônica de Souza
    A execução do teste de regressão é imprescindível para garantir que adições e alterações realizadas em um software não introduzam erros em funcionalidades já existentes. Consequentemente, o teste de regressão é uma atividade dispendiosa e executada com frequência. Em vista disso, metodologias foram propostas para reduzir o esforço empregado na execução dessa técnica de teste, dentre essas metodologias encontra-se a redução de casos de testes. A redução consiste na remoção permanente de casos de testes redundantes do conjunto casos de testes original. Com intuito de auxiliar na identificação desses casos de teste redundantes, podem ser aplicados algoritmos de aprendizado de máquina. Através dos quais é possível associar as informações obtidas durante a atividade de teste para detectar comportamentos análogos. Assim sendo, o objetivo desse trabalho foi a análise, implementação e validação de um método automatizado para remoção de redundâncias em um conjunto de casos de teste que tem por finalidade a redução do esforço dispendido pelo testador durante a execução do teste de regressão em métodos implementados na linguagem Java. A automação consistiu em coletar as informações da atividade de teste fornecidas pela integração das ferramentas de teste Jabuti e Mujava. Subsequentemente, esse dados foram submetidos aos algoritmos de agrupamento e classificação disponíveis no pacote de software Weka. Com a obtenção das classes de equivalências que foram geradas através das regras de classificação, foi aplicado o cálculo da Progressão Aritmética (PA) para selecionar os casos dos teste que devem ser removidos do conjunto de teste a ser reexecutado. Após a realização dos experimentos de validação, foi possível concluir através dos resultados obtidos que o método automático conseguiu remover as redundâncias atingindo o mesmo valor dos critérios estruturais e escore de mutação do conjunto de casos de teste original.