segunda-feira, 22 de julho de 2013

Generating Integration Test Orders for Aspect Oriented Software with Multi-objective Algorithms

Wesley Klewerton Guez Assunção, Thelma Elita Colanzi, Silvia Regina Vergilio, Aurora Trinidad Ramirez Pozo

Resumo


The problem known as CAITO refers to the determination of an order to integrate and test classes and aspects that minimizes stubbing costs. Such problem is NP-hard and to solve it efficiently, search based algorithms have been used, mainly evolutionary ones. However, the problem is very complex since it involves different factors that may influence the stubbing process, such as complexity measures, contractual issues and so on. These factors are usually in conflict and different possible solutions for the problem exist. To deal properly with this problem, this work explores the use of multi-objective optimization algorithms. The paper presents results from the application of two evolutionary algorithms - NSGA-II and SPEA2 - to the CAITO problem in four real systems, implemented in AspectJ. Both multi-objective algorithms are evaluated and compared with the traditional Tarjan's algorithm and with a mono-objective genetic algorithm. Moreover, it is shown how the tester can use the found solutions, according to the test goals.
Texto completo: PDF

Geração de Ordens de teste de integração para Aspect Software Oriented com algoritmos multi-objetivo

Resumo


O problema conhecido como Caito refere-se à determinação de um fim de integrar e testar as classes e aspectos que minimiza os custos de arrancar. Esse problema é NP-hard e de resolvê-lo de forma eficiente, algoritmos de busca baseados têm sido utilizados, principalmente os evolucionistas. No entanto, o problema é muito complexo, pois envolve diversos fatores que podem influenciar o processo de stubbing, tais como medidas de complexidade, as questões contratuais e assim por diante. Estes fatores geralmente estão em conflito e as diferentes soluções possíveis para o problema existe. Para lidar adequadamente com este problema, este trabalho explora o uso de algoritmos de otimização multi-objetivo. O trabalho apresenta os resultados da aplicação de dois algoritmos evolucionários - NSGA-II e SPEA2 - para o problema Caito em quatro sistemas reais, implementado em AspectJ. Ambos os algoritmos multi-objetivos são avaliados e comparados com o algoritmo de Tarjan tradicional e com um algoritmo genético mono-objetivo. Além disso, é mostrada a forma como o sistema de ensaio pode utilizar as soluções encontradas, de acordo com os objectivos do teste.
Texto completo: PDF

Nenhum comentário: