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Evaluación de la Mejora de Conjuntos de Casos de Prueba mediante la Prueba de Mutación Evolutiva

La Prueba de Mutación Evolutiva (PME) es una técnica surgida recientemente para reducir el número de mutantes a generar en la prueba de mutaciones y, por consiguiente, su alto coste computacional. Esto se logra a través de un algoritmo genético, el cual trata de localizar la mayor cantidad posible de los mutantes con potencial para guiar a la mejora del conjunto de casos de prueba (denominados mutantes fuertes) en ese subconjunto de mutantes generado. La técnica ha sido evaluada precisamente respecto a esa capacidad de encontrar mutantes fuertes, pero tal análisis omite el hecho de que parte de esos mutantes fuertes puede no aportar a la mejora de las pruebas ya que son mutantes equivalentes. Por esa razón, en este artículo se propone una nueva metodología para la evaluación de la PME. Esta realiza una estimación del refinamiento conseguido del conjunto de pruebas a través de los mutantes seleccionados por el algoritmo genético. Esta metodología se emplea sobre cuatro programas en C++ que aplican orientación a objetos, mostrando que la PME es capaz de aumentar el conjunto de pruebas generando un porcentaje menor de mutantes que la selección aleatoria.

Mejora del Rendimiento de la Prueba de Mutación Evolutiva mediante la Reducción de Mutantes Equivalentes

La Prueba de Mutación Evolutiva (PME) busca la generación de un subconjunto de mutantes mediante un algoritmo genético con el objetivo de mejorar el conjunto de casos de prueba a un menor coste. A pesar de los resultados positivos obtenidos hasta el momento empleando esta técnica, otros avances paralelos en la prueba de mutaciones pueden aumentar la eficiencia de la PME. En este artículo se propone la incorporación en herramientas que aplican la PME de nuevas técnicas para ayudar a detectar mutantes que son equivalentes al programa original, exponiendo los beneficios de esta fusión.

PTAC: Una herramienta para testing pasivo de sistemas con comunicaciones asíncronas

Resumen Las técnicas de pruebas pasivas nos ofrecen la ventaja de poder testear sistemas con los cuales no es posible la interacción directa. Actualmente, la gran mayoría de las propuestas basadas en este concepto asumen que las trazas analizadas reflejan el comportamiento real del sistema, sin tener en cuenta el canal a través del cual han sido observadas. Si la comunicación es asíncrona, la traza observada puede no corresponderse con la producida durante la ejecución del sistema. La necesidad de considerar este tipo de aspectos, llevó a la propuesta de una nueva metodología de pruebas pasivas centrada en canales asíncronos First Input First Output (FIFO). En este artículo se presenta PTAC, una herramienta software que automatiza la aplicación de esta técnica, permitiendo el análisis del comportamiento de los sistemas, mediante la validacíon de las diferentes propiedades que lo caracterizan a través de trazas reales.

Herramienta para la Prueba de Mutaciones en el Lenguaje C++

La prueba de mutaciones es una técnica basada en fallos en torno a la cual se han elaborado herramientas para un amplio abanico de lenguajes de programación. Sin embargo, el desarrollo de un marco de prueba de mutaciones no comercial para C++ estaba pendiente. En este artículo se presenta una herramienta que permite analizar código C++, generar mutantes y ejecutar un conjunto de casos de prueba para obtener resultados que nos permitan determinar su efectividad en la detección de errores en el código. La herramienta está diseñada para permitir la inclusión de nuevos operadores para cubrir cualquier característica del lenguaje. En este documento, el uso de la herramienta se muestra a través de un operador de mutación al nivel de clase.