Autor:
Palomo-Lozano, Francisco

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Apellidos
Palomo-Lozano
Nombre de pila
Francisco
Nombre
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Universidad de Cádiz, España
Departamento de Ingeniería Informática, Universidad de Cádiz
Departamento de Ingeniería Informática, Universidad de Cádiz C/Avenida de la Universidad de Cádiz, 10, 11519, Puerto Real, Cádiz, España
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    Un algoritmo híbrido para el problema NRP con interdependencias
    Palomo-Lozano, Francisco; del Aguila, Isabel María; Medina Bulo, María Inmaculada. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    En este artículo presentamos un algoritmo híbrido para una variante del problema de la siguiente versión (NRP). En esta variante existe un conjunto de requisitos para los que se dispone de una estimación del esfuerzo necesario para su implementación y de la satisfacción percibida por los potenciales clientes con la inclusión de dichos requisitos. Entre estos requisitos existen relaciones de interdependencia, que establecen a ciertos requisitos como prerequisitos de otros, o que obligan a implementar determinados requisitos simultáneamente en caso de incluirse alguno de ellos en la siguiente versión del producto a desarrollar. Dado un límite superior de esfuerzo prefijado, el objetivo es seleccionar un subconjunto de requisitos que cumpla todas las restricciones y maximice la satisfacción global de los clientes. La propuesta combina heurísticas con técnicas exactas para una versión simplificada del problema. El rendimiento del algoritmo resultante en distintos escenarios realistas se compara con el de otras técnicas metaheurísticas previamente empleadas.
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    Artículo
    Minimización de conjuntos de casos de prueba en la prueba de mutaciones de composiciones BPEL
    Palomo-Lozano, Francisco; Estero-Botaro, Antonia; Medina Bulo, María Inmaculada. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Tanto en la aplicación de prueba de mutaciones a composiciones BPEL como en la realización de estudios experimentales sobre diversas métricas de calidad, surge la necesidad de minimizar conjuntos de casos de prueba manteniendo la máxima cobertura de mutación. La prueba de este tipo de software presenta algunas peculiaridades. Normalmente, las composiciones son relativamente pequeñas cuando se comparan con aplicaciones desarrolladas en lenguajes tradicionales, pues se encargan exclusivamente de la orquestación de los servicios, y no se dispone de un gran número de casos de prueba para ellas. No obstante, su ejecución puede resultar muy costosa, y debe realizarse para un número de mutantes que, normalmente, supera ampliamente al de casos de prueba. Proponemos aquí como técnica de minimización una reducción a programación lineal entera y evaluamos su rendimiento para distintas composiciones.
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    Artículo
    Análisis y determinación del impacto del operador de mutación en la generación genética de casos de prueba para WS-BPEL
    Estero-Botaro, Antonia; Cortijo-García, Álvaro; García Domínguez, Antonio; Palomo-Lozano, Francisco; Domínguez Jiménez, Juan José; Medina Bulo, María Inmaculada. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    La prueba basada en búsqueda permite generar casos de prueba automáticamente mediante la codificación de un criterio de cobertura como una función de aptitud que guía la búsqueda. Los algoritmos genéticos se han aplicado con éxito a este tipo de prueba utilizando principalmente criterios de cobertura estructural. Este trabajo presenta el análisis realizado para mejorar el comportamiento del generador de casos de prueba Rodan, que emplea un algoritmo genético para generar casos de prueba que matan mutantes producidos a partir de composiciones WS-BPEL. Se presentan los resultados obtenidos sobre un caso de estudio clásico en la literatura de prueba (un clasificador de triángulos) para tres operadores de mutación, con siembra y sin ella, y con distintos tamaños del espacio de búsqueda. Estos resultados se comparan con los obtenidos mediante generación aleatoria de casos de prueba.