TCC
Análise comparativa de algoritmos de técnica combinatória para testes em linhas de produtos de software
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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.
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.