| Processo: | 18/08372-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Pesquisa |
| Data de Início da vigência: | 02 de janeiro de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 01 de janeiro de 2020 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Valdivino Alexandre de Santiago Júnior |
| Beneficiário: | Valdivino Alexandre de Santiago Júnior |
| Pesquisador Anfitrião: | Ender Ozcan |
| Instituição Sede: | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). São José dos Campos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Nottingham, University Park, Inglaterra |
| Assunto(s): | Softwares Teste e avaliação de software Modelos probabilísticos de tópicos Hiper-heurística |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Geração de Casos de Teste de Software | Hiper-Heurística de Seleção | Modelos probabilísticos | Otimização em Teste de Software | Teste de Software | Teste de Software; Hiper-Heurística |
Resumo Otimização em Teste de Software (OTS) tem demonstrado ser muito promissora para diversas atividades do processo de teste e sua otimização como um todo. Recentemente, pesquisadores têm abordado problemas multiobjetivos e o uso de hiper-heurísticas. No entanto, hiper-heurísticas ainda são muito incipientes no contexto de OTS, onde poucos trabalhos na literatura foram publicados com propósitos tais como a geração de dados de Teste de Interação Combinatória, e problemas de ordem de teste e integração. Além disso, estudos recentes mostram que as hiper-heurísticas de seleção mais utilizadas no contexto de OTS, tais como Função de Escolha, apresentaram desempenho pior em comparação com outras hiper-heurísticas consideradas em diferentes domínios. Esse projeto de pesquisa visa investigar hiper-heurísticas de seleção no contexto de teste de software. A ideia é criar uma nova hiper-heurística de seleção para escolher Heurísticas de Baixo Nível (HBNs) com base em abordagens aplicadas a domínios tais como otimização de distribuição de turbinas eólicas em fazenda e agendamento, mas que nunca foram utilizadas para teste de software. Algoritmos Evolucionários Multiobjetivos serão usados como HBNs e a meta é investigar métodos de seleção clássicos (e.g. Sequência Fixa) e modelos probabilísticos (e.g. Cadeias de Markov). Uma avaliação rigorosa, comparando a nova metodologia via hiper-heurística de seleção com outras abordagens baseadas somente em meta-heurísticas, será realizada com estudos de caso, incluindo sistemas de software espacial, em um contexto de validação ainda não investigado no âmbito de teste baseado em hiper-heurísticas. (AU) | |
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