Uma abordagem baseada em algorítmos de otimização multiobjetivos para reduzir o custo do critério de teste análise de mutantes

Abstract

Resumo: Na literatura o critério Análise de Mutantes tem se mostrado eficaz em revelar defeitos e o escore de mutação é uma medida bastante utilizada para avaliar a qualidade do teste. Entretanto, este critério apresenta um alto custo computacional devido ao número elevado de mutantes que precisam ser executados durante o teste. Estratégias para reduzir o custo de aplicação do critério foram propostas e geralmente visam a estabelecer um conjunto de operadores ditos essenciais para gerar um número de mutantes menor sem reduzir o escore global. Entretanto, um problema com estas estratégias é que elas são baseadas em procedimentos empíricos que ao final formam apenas um conjunto de operadores que geralmente visa a maximizar o escore com um número pequeno de mutantes. Elas não permitem a geração de mais de um conjunto de acordo com diferentes objetivos de teste, ou seja, não consideram o problema como multiobjetivo, para o qual não existe uma única solução ótima, mas sim diferentes boas soluções que representam uma relação de compromisso entre diferentes objetivos tais como: número de mutantes, número de casos de teste, defeitos encontrados, mutantes equivalentes, etc. Para dar um ratamento adequado ao problema foi proposta uma abordagem multiobjetivo, mas, entretanto, esta abordagem foi aplicada apenas no teste de unidade. Os resultados promissores obtidos são motivação para o presente trabalho que tem como objetivo explorar o uso da abordagem multi objetivo no contexto do teste de integração. Três diferentes algoritmos foram explorados e avaliados em um experimento com programas reais. Os resultados obtidos com a estratégia considerando número de mutantes e escore são melhores quando comparados aos obtidos pelas estrat´egias tradicionais.