Fuzzy Adaptive Tuning of a Particle Swarm Optimization Algorithm for Variable-Strength Combinatorial Test Suite Generation

Combinatorial interaction testing is an important software testing technique that has seen lots of recent interest. It can reduce the number of test cases needed by considering interactions between combinations of input parameters. Empirical evidence shows that it effectively detects faults, in particular, for highly configurable software systems. In real-world software testing, the input variables may vary in how strongly they interact, variable strength combinatorial interaction testing (VS-CIT) can exploit this for higher effectiveness. The generation of variable strength test suites is a non-deterministic polynomial-time (NP) hard computational problem \cite{BestounKamalFuzzy2017}. Research has shown that stochastic population-based algorithms such as particle swarm optimization (PSO) can be efficient compared to alternatives for VS-CIT problems. Nevertheless, they require detailed control for the exploitation and exploration trade-off to avoid premature convergence (i.e. being trapped in local optima) as well as to enhance the solution diversity. Here, we present a new variant of PSO based on Mamdani fuzzy inference system \cite{Camastra2015,TSAKIRIDIS2017257,KHOSRAVANIAN2016280}, to permit adaptive selection of its global and local search operations. We detail the design of this combined algorithm and evaluate it through experiments on multiple synthetic and benchmark problems. We conclude that fuzzy adaptive selection of global and local search operations is, at least, feasible as it performs only second-best to a discrete variant of PSO, called DPSO. Concerning obtaining the best mean test suite size, the fuzzy adaptation even outperforms DPSO occasionally. We discuss the reasons behind this performance and outline relevant areas of future work.Comment: 21 page

A Survey of Constrained Combinatorial Testing

Combinatorial Testing (CT) is a potentially powerful testing technique, whereas its failure revealing ability might be dramatically reduced if it fails to handle constraints in an adequate and efficient manner. To ensure the wider applicability of CT in the presence of constrained problem domains, large and diverse efforts have been invested towards the techniques and applications of constrained combinatorial testing. In this paper, we provide a comprehensive survey of representations, influences, and techniques that pertain to constraints in CT, covering 129 papers published between 1987 and 2018. This survey not only categorises the various constraint handling techniques, but also reviews comparatively less well-studied, yet potentially important, constraint identification and maintenance techniques. Since real-world programs are usually constrained, this survey can be of interest to researchers and practitioners who are looking to use and study constrained combinatorial testing techniques

A hybrid kidney algorithm strategy for combinatorial interaction testing problem

Combinatorial Interaction Testing (CIT) generates a sampled test case set (Final Test Suite (FTS)) instead of all possible test cases. Generating the FTS with the optimum size is a computational optimization problem (COP) as well as a Non-deterministic Polynomial hard (NP-hard) problem. Recent studies have implemented hybrid metaheuristic algorithms as the basis for CIT strategy. However, the existing hybrid metaheuristic-based CIT strategies generate a competitive FTS size, there is no single CIT strategy can overcome others existing in all cases. In addition, the hybrid metaheuristic-based CIT strategies require more execution time than their own original algorithm-based strategies. Kidney Algorithm (KA) is a recent metaheuristic algorithm and has high efficiency and performance in solving different optimization problems against most of the state-of-the-art of metaheuristic algorithms. However, KA has limitations in the exploitation and exploration processes as well as the balancing control process is needed to be improved. These shortages cause KA to fail easily into the local optimum. This study proposes a low-level hybridization of KA with the mutation operator and improve the filtration process in KA to form a recently Hybrid Kidney Algorithm (HKA). HKA addresses the limitations in KA by improving the algorithm's exploration and exploitation processes by hybridizing KA with mutation operator, and improve the balancing control process by enhancing the filtration process in KA. HKA improves the efficiency in terms of generating an optimum FTS size and enhances the performance in terms of the execution time. HKA has been adopted into the CIT strategy as HKA based CIT Strategy (HKAS) to generate the most optimum FTS size. The results of HKAS shows that HKAS can generate the optimum FTS size in more than 67% of the benchmarking experiments as well as contributes by 34 new optimum size of FTS. HKAS also has better efficiency and performance than KAS. HKAS is the first hybrid metaheuristic-based CIT strategy that generates an optimum FTS size with less execution time than the original algorithm-based CIT strategy. Apart from supporting different CIT features: uniform/VS CIT, IOR CIT as well as the interaction strength up to 6, this study also introduces another recently variant of KA which are Improved KA (IKA) and Mutation KA (MKA) as well as new CIT strategies which are IKA-based (IKAS) and MKA-based (MKAS)

Comparative Analysis of Constraint Handling Techniques for Constrained Combinatorial Testing

Constraints depict the dependency relationships between parameters in a software system under test. Because almost all systems are constrained in some way, techniques that adequately cater for constraints have become a crucial factor for adoption, deployment and exploitation of Combinatorial Testing (CT). Currently, despite a variety of different constraint handling techniques available, the relationship between these techniques and the generation algorithms that use them remains unknown, yielding an important gap and pressing concern in the literature of constrained combination testing. In this paper, we present a comparative empirical study to investigate the impact of four common constraint handling techniques on the performance of six representative (greedy and search-based) test suite generation algorithms. The results reveal that the Verify technique implemented with the Minimal Forbidden Tuple (MFT) approach is the fastest, while the Replace technique is promising for producing the smallest constrained covering arrays, especially for algorithms that construct test cases one-at-a-time. The results also show that there is an interplay between effectiveness of the constraint handler and the test suite generation algorithm into which it is developed

Optimización multi-objetivo en las ciencias de la vida.

Para conseguir este objetivo, en lugar de intentar incorporar nuevos algoritmos directamente en el código fuente de AutoDock, se utilizó un framework orientado a la resolución de problemas de optimización con metaheurísticas. Concretamente, se usó jMetal, que es una librería de código libre basada en Java. Ya que AutoDock está implementado en C++, se desarrolló una versión en C++ de jMetal (posteriormente distribuida públicamente). De esta manera, se consiguió integrar ambas herramientas (AutoDock 4.2 y jMetal) para optimizar la energía libre de unión entre compuesto químico y receptor. Después de disponer de una amplia colección de metaheurísticas implementadas en jMetalCpp, se realizó un detallado estudio en el cual se aplicaron un conjunto de metaheurísticas para optimizar un único objetivo minimizando la energía libre de unión, el cual es el resultado de la suma de todos los términos de energía de la función objetivo de energía de AutoDock 4.2. Por lo tanto, cuatro metaheurísticas tales como dos variantes de algoritmo genético gGA (Algoritmo Genético generacional) y ssGA (Algoritmo Genético de estado estacionario), DE (Evolución Diferencial) y PSO (Optimización de Enjambres de Partículas) fueron aplicadas para resolver el problema del acoplamiento molecular. Esta fase se dividió en dos subfases en las que se usaron dos conjuntos de instancias diferentes, utilizando como receptores HIV-proteasas con cadenas laterales de aminoacidos flexibles y como ligandos inhibidores HIV-proteasas flexibles. El primer conjunto de instancias se usó para un estudio de configuración de parámetros de los algoritmos y el segundo para comparar la precisión de las conformaciones ligando-receptor obtenidas por AutoDock y AutoDock+jMetalCpp. La siguiente fase implicó aplicar una formulación multi-objetivo para resolver problemas de acoplamiento molecular dados los resultados interesantes obtenidos en estudios previos existentes en los que dos objetivos como la energía intermolecular y la energía intramolecular fueron minimizados. Por lo tanto, se comparó y analizó el rendimiento de un conjunto de metaheurísticas multi-objetivo mediante la resolución de complejos flexibles de acoplamiento molecular minimizando la energía inter- e intra-molecular. Estos algoritmos fueron: NSGA-II (Algoritmo Genético de Ordenación No dominada) y su versión de estado estacionario (ssNSGA-II), SMPSO (Optimización Multi-objetivo de Enjambres de Partículas con Modulación de Velocidad), GDE3 (Tercera versión de la Evolución Diferencial Generalizada), MOEA/D (Algoritmo Evolutivo Multi-Objetivo basado en la Decomposición) y SMS-EMOA (Optimización Multi-objetivo Evolutiva con Métrica S). Después de probar enfoques multi-objetivo ya existentes, se probó uno nuevo. En concreto, el uso del RMSD como un objetivo para encontrar soluciones similares a la de la solución de referencia. Se replicó el estudio previo usando este conjunto diferente de objetivos. Por último, se analizó de forma detallada el algoritmo que obtuvo mejores resultados en los estudios previos. En concreto, se realizó un estudio de variantes del SMPSO minimizando la energía intermolecular y el RMSD. Este estudio proporcionó algunas pistas sobre cómo nuevos algoritmos basados en SMPSO pueden ser adaptados para mejorar los resultados de acoplamiento molecular para aquellas simulaciones que involucren ligandos y receptores flexibles. Esta tesis demuestra que la inclusión de técnicas metaheurísticas de jMetalCpp en la herramienta de acoplamiento molecular AutoDock incrementa las posibilidades a los usuarios de ámbito biológico cuando resuelven el problema del acoplamiento molecular. El uso de técnicas de optimización mono-objetivo diferentes aparte de aquéllas ampliamente usadas en las comunidades de acoplamiento molecular podría dar lugar a soluciones de mayor calidad. En nuestro caso de estudio mono-objetivo, el algoritmo de evolución diferencial obtuvo mejores resultados que aquellos obtenidos por AutoDock. También se propone diferentes enfoques multi-objetivo para resolver el problema del acoplamiento molecular, tales como la decomposición de los términos de la energía de unión o el uso del RMSD como un objetivo. Finalmente, se demuestra que el SMPSO, una metaheurística de optimización multi-objetivo de enjambres de partículas, es una técnica remarcable para resolver problemas de acoplamiento molecular cuando se usa un enfoque multi-objetivo, obteniendo incluso mejores soluciones que las técnicas mono-objetivo.Las herramientas de acoplamiento molecular han llegado a ser bastante eficientes en el descubrimiento de fármacos y en el desarrollo de la investigación de la industria farmacéutica. Estas herramientas se utilizan para elucidar la interacción de una pequeña molécula (ligando) y una macro-molécula (diana) a un nivel atómico para determinar cómo el ligando interactúa con el sitio de unión de la proteína diana y las implicaciones que estas interacciones tienen en un proceso bioquímico dado. En el desarrollo computacional de las herramientas de acoplamiento molecular los investigadores de este área se han centrado en mejorar los componentes que determinan la calidad del software de acoplamiento molecular: 1) la función objetivo y 2) los algoritmos de optimización. La función objetivo de energía se encarga de proporcionar una evaluación de las conformaciones entre el ligando y la proteína calculando la energía de unión, que se mide en kcal/mol. En esta tesis, se ha usado AutoDock, ya que es una de las herramientas de acoplamiento molecular más citada y usada, y cuyos resultados son muy precisos en términos de energía y valor de RMSD (desviación de la media cuadrática). Además, se ha seleccionado la función de energía de AutoDock versión 4.2, ya que permite realizar una mayor cantidad de simulaciones realistas incluyendo flexibilidad en el ligando y en las cadenas laterales de los aminoácidos del receptor que están en el sitio de unión. Se han utilizado algoritmos de optimización para mejorar los resultados de acoplamiento molecular de AutoDock 4.2, el cual minimiza la energía libre de unión final que es la suma de todos los términos de energía de la función objetivo de energía. Dado que encontrar la solución óptima en el acoplamiento molecular es un problema de gran complejidad y la mayoría de las veces imposible, se suelen utilizar algoritmos no exactos como las metaheurísticas, para así obtener soluciones lo suficientemente buenas en un tiempo razonable

High-Order Epistasis Detection in High Performance Computing Systems

Programa Oficial de Doutoramento en Investigación en Tecnoloxías da Información. 524V01[Resumo] Nos últimos anos, os estudos de asociación do xenoma completo (Genome-Wide Association Studies, GWAS) están a gañar moita popularidade de cara a buscar unha explicación xenética á presenza ou ausencia de certas enfermidades nos humanos.Hai un consenso nestes estudos sobre a existencia de interaccións xenéticas que condicionan a expresión de enfermidades complexas, un fenómeno coñecido como epistasia. Esta tese céntrase no estudo deste fenómeno empregando a computación de altas prestacións (High-Performance Computing, HPC) e dende a súa perspectiva estadística: a desviación da expresión dun fenotipo como a suma dos efectos individuais de múltiples variantes xenéticas. Con este obxectivo desenvolvemos unha primeira ferramenta, chamada MPI3SNP, que identifica interaccións de tres variantes a partir dun conxunto de datos de entrada. MPI3SNP implementa unha busca exhaustiva empregando un test de asociación baseado na Información Mutua, e explota os recursos de clústeres de CPUs ou GPUs para acelerar a busca. Coa axuda desta ferramenta avaliamos o estado da arte da detección de epistasia a través dun estudo que compara o rendemento de vintesete ferramentas. A conclusión máis importante desta comparativa é a incapacidade dos métodos non exhaustivos de atopar interacción ante a ausencia de efectos marxinais (pequenos efectos de asociación das variantes individuais que participan na epistasia). Por isto, esta tese continuou centrándose na optimización da busca exhaustiva de epistasia. Por unha parte, mellorouse a eficiencia do test de asociación a través dunha implantación vectorial do mesmo. Por outro lado, creouse un algoritmo distribuído que implementa unha busca exhaustiva capaz de atopar epistasia de calquera orden. Estes dous fitos lógranse en Fiuncho, unha ferramenta que integra toda a investigación realizada, obtendo un rendemento en clústeres de CPUs que supera a todas as súas alternativas no estado da arte. Adicionalmente, desenvolveuse unha libraría para simular escenarios biolóxicos con epistasia chamada Toxo. Esta libraría permite a simulación de epistasia seguindo modelos de interacción xenética existentes para orde alto.[Resumen] En los últimos años, los estudios de asociación del genoma completo (Genome- Wide Association Studies, GWAS) están ganando mucha popularidad de cara a buscar una explicación genética a la presencia o ausencia de ciertas enfermedades en los seres humanos. Existe un consenso entre estos estudios acerca de que muchas enfermedades complejas presentan interacciones entre los diferentes genes que intervienen en su expresión, un fenómeno conocido como epistasia. Esta tesis se centra en el estudio de este fenómeno empleando la computación de altas prestaciones (High-Performance Computing, HPC) y desde su perspectiva estadística: la desviación de la expresión de un fenotipo como suma de los efectos de múltiples variantes genéticas. Para ello se ha desarrollado una primera herramienta, MPI3SNP, que identifica interacciones de tres variantes a partir de un conjunto de datos de entrada. MPI3SNP implementa una búsqueda exhaustiva empleando un test de asociación basado en la Información Mutua, y explota los recursos de clústeres de CPUs o GPUs para acelerar la búsqueda. Con la ayuda de esta herramienta, hemos evaluado el estado del arte de la detección de epistasia a través de un estudio que compara el rendimiento de veintisiete herramientas. La conclusión más importante de esta comparativa es la incapacidad de los métodos no exhaustivos de localizar interacciones ante la ausencia de efectos marginales (pequeños efectos de asociación de variantes individuales pertenecientes a una relación epistática). Por ello, esta tesis continuó centrándose en la optimización de la búsqueda exhaustiva. Por un lado, se mejoró la eficiencia del test de asociación a través de una implementación vectorial del mismo. Por otra parte, se diseñó un algoritmo distribuido que implementa una búsqueda exhaustiva capaz de encontrar relaciones epistáticas de cualquier tamaño. Estos dos hitos se logran en Fiuncho, una herramienta que integra toda la investigación realizada, obteniendo un rendimiento en clústeres de CPUs que supera a todas sus alternativas del estado del arte. A mayores, también se ha desarrollado una librería para simular escenarios biológicos con epistasia llamada Toxo. Esta librería permite la simulación de epistasia siguiendomodelos de interacción existentes para orden alto.[Abstract] In recent years, Genome-Wide Association Studies (GWAS) have become more and more popular with the intent of finding a genetic explanation for the presence or absence of particular diseases in human studies. There is consensus about the presence of genetic interactions during the expression of complex diseases, a phenomenon called epistasis. This thesis focuses on the study of this phenomenon, employingHigh- Performance Computing (HPC) for this purpose and from a statistical definition of the problem: the deviation of the expression of a phenotype from the addition of the individual contributions of genetic variants. For this purpose, we first developedMPI3SNP, a programthat identifies interactions of three variants froman input dataset. MPI3SNP implements an exhaustive search of epistasis using an association test based on the Mutual Information and exploits the resources of clusters of CPUs or GPUs to speed up the search. Then, we evaluated the state-of-the-art methods with the help of MPI3SNP in a study that compares the performance of twenty-seven tools. The most important conclusion of this study is the inability of non-exhaustive approaches to locate epistasis in the absence of marginal effects (small association effects of individual variants that partake in an epistasis interaction). For this reason, this thesis continued focusing on the optimization of the exhaustive search. First, we improved the efficiency of the association test through a vector implementation of this procedure. Then, we developed a distributed algorithm capable of locating epistasis interactions of any order. These two milestones were achieved in Fiuncho, a program that incorporates all the research carried out, obtaining the best performance in CPU clusters out of all the alternatives of the state-of-the-art. In addition, we also developed a library to simulate particular scenarios with epistasis called Toxo. This library allows for the simulation of epistasis that follows existing interaction models for high-order interactions

Scheduling Problems

Scheduling is defined as the process of assigning operations to resources over time to optimize a criterion. Problems with scheduling comprise both a set of resources and a set of a consumers. As such, managing scheduling problems involves managing the use of resources by several consumers. This book presents some new applications and trends related to task and data scheduling. In particular, chapters focus on data science, big data, high-performance computing, and Cloud computing environments. In addition, this book presents novel algorithms and literature reviews that will guide current and new researchers who work with load balancing, scheduling, and allocation problems