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Búsqueda dispersa para la generación automática de casos de prueba de software

  • Autores: Raquel Blanco Aguirre
  • Directores de la Tesis: Pablo Javier Tuya González (dir. tes.), Belarmino Adenso Díaz Fernández (dir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Oviedo ( España ) en 2008
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: José Ambrosio Toval Álvarez (presid.), María José Suárez Cabal (secret.), Macario Polo Usaola (voc.), Sebastián Lozano Segura (voc.), José Cristobal Riquelme Santos (voc.)
  • Materias:
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • La prueba del software es una fase muy importante del desarrollo y mantenimiento de un producto software, puesto que su funcionamiento incorrecto puede ocasionar grandes costes, Sin embargo esta fase es muy costosa y se estima que suele consumir entre un 30% y un 50% del coste total de un desarrollo software. Este coste puede ser reducido mediante la automatización de la generación de los datos de prueba con los que se construyen los casos de prueba.

      En esta Tesis se presenta un método basado en la técnica metaheurística Búsqueda Dispersa para la generación de datos de prueba en la fase de pruebas unitarias, que permitan satisfacer el criterio de suficiencia estructural de cobertura de ramas. El método desarrollado ha dado lugar a dos algoritmos llamados TCSS y TCSS-LS. Así mismo se presenta un método de selección de los datos de prueba generados para la posterior construcción de los casos de prueba.

      Para estudiar la eficiencia de los algoritmos TCSS y TCSS-LS se lleva a cabo una experimentación cuyos resultados, después de ser discutidos, son analizados de forma descriptiva y estadística. Este análisis se efectúa en dos fases. En primer lugar se realiza la comparativa entre TCSS y TCSS-LS con el fin de determinar cual de ellos ofrece los mejores resultados. Una vez determinado el mejor generador entre TCSS y TCSS-LS se lleva a cabo una comparativa entre éste con los resultados publicados de otros algoritmos generadores de datos de prueba.


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