Bolsa 18/25744-6 - Teste e avaliação de software, Algoritmos genéticos

Processo:	18/25744-6
Modalidade de apoio:	Bolsas no Brasil - Doutorado
Data de Início da vigência:	01 de agosto de 2019
Data de Término da vigência:	31 de julho de 2022
Área de conhecimento:	Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação

Pesquisador responsável:	Simone Do Rocio Senger de Souza
Beneficiário:	João Choma Neto

Instituição Sede:	Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil

Assunto(s):	Teste e avaliação de software Algoritmos genéticos Programação concorrente
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:	Algoritmos de busca \| programas concorrentes \| Teste de Software \| Teste de Software
Resumo A atividade de teste de software é imprescindível para melhorar a qualidade de um produto de software. No entanto, encontrar um conjunto de dados de teste que satisfaz um dado critério de teste não é uma tarefa trivial, pois o domínio pode ser grande e diferentes conjuntos de teste podem ser soluções satisfatórias. O teste de programas concorrentes além de apresentar os problemas de programa sequenciais ainda, por exemplo, pode tratar o problema do não determinismo e da não executabilidade de sequências de sincronização. A \textit{Search Based Software Engineering} (SBSE) procura resolver problemas difíceis como esse, utilizando algoritmos de busca. Inúmeras pesquisas relatam os benefícios alcançados pela utilização de algoritmos genéticos para resolver problemas relacionados a teste de software e outros problemas de Engenharia de Software (ES). Após resultados prévios de um levantamento do estado da arte, não foram encontrados trabalhos relacionados a utilização de algoritmos genéticos para resolver o problema de sequências de sincronização não executáveis em programas concorrentes. Este projeto propõe a utilização do algoritmo genético para apoiar o problema da não executabilidade em programas concorrentes. (AU)

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Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

CHOMA NETO, JOAO; CHAGAS, RICARDO; VILELA, RICARDO FERREIRA; MORI, ALLAN; COLANZI, THELMA E.; DE SOUZA, SIMONE R. S.. A Strategy to Support the Infeasible Test Requirements Identification. 7TH BRAZILIAN SYMPOSIUM ON SYSTEMATIC AND AUTOMATED SOFTWARE TESTING, SAST 2022, v. N/A, p. 10-pg., 2022-01-01. (18/25744-6, 19/06937-0)

NETO, JOAO CHOMA. Automatic Support for the Identification of Infeasible Testing Requirements. PROCEEDINGS OF THE 29TH ACM SIGSOFT INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SOFTWARE TESTING AND ANALYSIS, ISSTA 2020, v. N/A, p. 5-pg., 2020-01-01. (18/25744-6)

CHOMA NETO, JOAO; MORI, ALLAN; VILELA, RICARDO FERREIRA; COLANZI, THELMA E.; DE SOUZA, SIMONE R. S.; FILIPE, J; SMIALEK, M; BRODSKY, A; HAMMOUDI, S. How to Identify the Infeasible Test Requirements using Static Analyse? An Exploratory Study. PROCEEDINGS OF THE 23RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS (ICEIS 2021), VOL 1, v. N/A, p. 8-pg., 2021-01-01. (19/06937-0, 18/25744-6)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

CHOMA NETO, João. Uma abordagem para apoiar a identificação de não executabilidade no teste estrutural de software. 2023. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.

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