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Resultados de búsqueda para prueba de mutación

Estudio sobre la correlación de mutantes equivalentes: un enfoque evolutivo

La prueba de mutaciones es una conocida técnica para el análisis y mejora de un conjunto de pruebas. Este artículo aborda un problema inherente a esta técnica, la existencia de mutantes equivalentes, tratando de establecer si estos mutantes comparten ciertas características que los liguen. Para ello se emplea un algoritmo evolutivo de selección de mutantes (conocido como prueba de mutación evolutiva) para observar si en la práctica los mutantes equivalentes tienden a generar otros equivalentes. Además, también se evalúa qué ocurre si, penalizando a estos mutantes durante la ejecución del algoritmo, la búsqueda se enfoca hacia otros mutantes de mayor utilidad. Los resultados de los experimentos en este artículo revelan la existencia de una correlación entre mutantes equivalentes, la cual puede ser aprovechada en general para incrementar el rendimiento de la prueba de mutación evolutiva.

Autores: Pedro Delgado-Pérez / Francisco Chicano / 
Palabras Clave: algoritmos evolutivos - Equivalencia - prueba de mutación

Evaluación y mejora de pruebas de rendimiento utilizando mutación del software: Un enfoque evolutivo

Los errores de rendimiento del software pueden causar una importante degradación en la experiencia de usuario y dar lugar a problemas muy costosos de detectar y resolver. Las pruebas de rendimiento persiguen detectar y reducir el impacto de estos errores. Sin embargo, no existen mecanismos para evaluar la calidad de las pruebas de rendimiento, causando en muchos casos, que estos errores pasen desapercibidos. La prueba de mutación es una técnica para evaluar y mejorar las pruebas funcionales a través de la introducción de errores artificiales en el programa bajo prueba. En este artículo, exploramos la aplicabilidad de la prueba de mutación junto con el empleo de un algoritmo evolutivo para buscar mutantes que simulen errores de rendimiento. Esta propuesta noPrueba de mutación, errores de rendimiento, pruebas de rendimiento, algoritmos evolutivos.vedosa contribuye a mejorar la confianza en las pruebas de rendimiento al mismo tiempo que reduce el coste de la prueba de mutación.

Autores: Ana B. Sánchez / Pedro Delgado-Pérez / Inmaculada Medina-Bulo / Sergio Segura / 
Palabras Clave: algoritmos evolutivos - errores de rendimiento - prueba de mutación - Pruebas de Rendimiento

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