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dc.contributor.authorLenz, Alexandre Rafaelpt_BR
dc.contributor.otherVergilio, Silvia Regina, 1966-pt_BR
dc.contributor.otherRamirez Pozo, Aurora Trinidad, 1959-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2010-09-15T12:26:01Z
dc.date.available2010-09-15T12:26:01Z
dc.date.issued2010-09-15
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/24259
dc.description.abstractResumo: Independentemente do tipo de manutenção realizada, o teste de regressão é indispensável para testar as modificações e as novas funcionalidades do software. Ele também é responsável por verifícar se as funcionalidades existentes não foram negativamente afetadas pela modificação. Muitas técnicas têm sido propostas para reduzir os esforços e aumentar a eficácia dos testes de regressão. Dentre elas, algumas utilizando Aprendizado de Máquina (AM). Entretanto, a maioria dos trabalhos existentes não relacionam as informações coletadas durante o teste provenientes da aplicação de diferentes técnicas e critérios de teste. Esses critérios são considerados complementares porque podem revelar diferentes tipos de defeitos, e considerar essa complementariedade pode auxiliar o teste de regressão, reduzindo os esforços gastos nesta atividade. Dada essa perspectiva, este trabalho tem como objetivo explorar técnicas de AM, como de agrupamento, para relacionar informações como, por exemplo: dados de entrada, saída produzida, elementos cobertos por critérios estruturais, defeitos revelados, e etc. Com estas informações os dados são agrupados em classes funcionais. Os resultados assim obtidos são então submetidos a um algoritmo de classícação, para geração de regras a serem utilizadas na seleção e priorização de dados de teste. Uma ferramenta, chamada RITA (Relating information from Testing Activity), foi implementada para dar suporte à abordagem proposta. Ela foi utilizada em experimentos, cujos resultados mostram a aplicabilidade da abordagem e uma redução de custo do teste de regressão.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.titleUtilizando técnicas de aprendizado de máquina para apoiar o teste de regressãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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