Reduzindo o Custo do Teste de Integração com Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos e Diferentes Medidas de Acoplamento - Assunção, Wesley Klewerton Guez; Colanzi, Thelma Elita; Pozo, Aurora Trinidad Ramirez; Vergilio, Silvia Regina (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2011)
Para realizar o teste de software orientado a objetos é necessário determinar uma ordem para integrar e testar as classes que permita minimizar o número de stubs necessários para simular o comportamento de classes ainda não disponíveis durante a integração. O uso de algoritmos multiobjetivos permite considerar vários fatores e medidas que afetam a criação de stubs, e que por serem geralmente conflitantes impedem a obtenção de uma única solução. Em estudos realizados comparando diferentes algoritmos, o NSGA-II, um algoritmo evolutivo multiobjetivo (MOEA), tem obtido os melhores resultados. No entanto, existem outros MOEAs que não foram aplicados neste contexto e que podem melhorar o desempenho do NSGA-II. Além disso, os trabalhos existentes costumam utilizar somente duas medidas de acoplamento: número de métodos e de atributos. Considerando estas limitações, este artigo explora além do NSGA-II, o MOEA SPEA2 para resolver o problema em sistemas reais, considerando quatro medidas de acoplamento. Duas outras medidas são introduzidas: número de diferentes tipos de retorno e de diferentes tipos de parâmetros, em adição às duas medidas tradicionalmente utilizadas. Os resultados permitem a comparação entre os algoritmos, e mostram que ambos são eficientes para resolver o problema, já que encontram soluções de custo de teste mínimo para alguns sistemas, mesmo considerando um número maior de objetivos.