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metadata.teses.dc.title: Análise comparativa de algoritmos de técnica combinatória para testes em linhas de produtos de software
metadata.teses.dc.creator: Silva, Bárbara de Fátima
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Costa, Heitor Augustus Xavier
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Freire, André Pimenta
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Vale, Gustavo Andrade do
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Abílio, Ramon Simões
metadata.teses.dc.subject: Linha de produto de software
Teste de software
Teste em linhas de produto de software
Software product line
Software testing
Testing on software product lines
metadata.teses.dc.date.issued: 17-Dec-2015
metadata.teses.dc.description.resumo: Linha de Produtos de Software (LPS) é uma abordagem que visa o desenvolvimento de uma família de produtos que possuem diferenças entre si. Essas diferenças são denominadas de comunalidade e variabilidade da LPS, e ambas podem ser representadas através do modelo de características. O aumento da variabilidade e o número de produtos tornam o teste de LPSs exaustivo e em alguns casos inviável. Gerar testes a partir de modelos de características, ou seja, gerar um subconjunto válido e representativo de todas as possíveis configurações de produtos, ainda é um desafio aberto. Dessa forma este trabalho descreve uma análise comparativa sobre algoritmos de teste combinatório, uma abordagem utilizada para gerar configurações de teste que cobrem todas as interações possíveis entre características. Essas técnicas foram aplicadas em seis LPS e os resultados foram avaliados por um conjunto de medidas especificas para linhas de produtos de software. Diante dos resultados da avaliação, foram destacados os principais desafios do teste combinatório e as principais vantagens dos algoritmos analisados. Um desafio consiste em selecionar um pequeno subconjunto de todas as configurações possíveis para o teste. Essa amostra deve cobrir características relevantes do modelo de características, enquanto permanece tão pequena quanto possível. Utilizando os algoritmos é possível selecionar um pequeno número de configurações em grandes modelos de características em tempo razoavel.
metadata.teses.dc.description.abstract: Software Product Line (SPL) is an approach that aims to develop a family of products that have differences. These differences are called commonality and variability of SPL, and the feature model can represent both. The increased variability and the number of products make SPL test exhaustive and in some cases not feasible. Generating tests from models of features, i.e., generating a valid and representative test of all possible product configurations subset, is still an open challenge. Thus, this paper describes a comparative analysis of combinatorial testing algorithms, an approach used to generate test configurations that cover all possible interactions between features. These techniques were applied in six SPL and the results were evaluated by a set of specific measures for software product lines. Given the results of the evaluation, it is highlight the main challenges of combinatorial testing and the main advantages of the algorithms discussed. One challenge consists in selecting a small subset of all possible configurations for testing. This sample should cover relevant characteristics of the feature model, while staying as small as possible. Using the algorithms is possible to select a small number of settings in large models features in reasonable time.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30651
metadata.teses.dc.language: por
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