Metaheurísticas y entornos de ejecución

La contribución de esta línea de investigación es analizar el impacto en el rendimiento de una metaheurística paralela cuando se ejecuta usando un conjunto de recursos de computación heterogéneos. Como entorno de ejecución se consideran procesadores que tengan distintas velocidades, capacidades de memoria y almacenamiento, arquitecturas y sistemas operaticos. Además se contempla el uso de unidades de procesamiento gráficas, que aportan un gran poder de cómputo en la ejecución de algoritmos paralelos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas y entornos de ejecución

La contribución de esta línea de investigación es analizar el impacto en el rendimiento de una metaheurística paralela cuando se ejecuta usando un conjunto de recursos de computación heterogéneos. Como entorno de ejecución se consideran procesadores que tengan distintas velocidades, capacidades de memoria y almacenamiento, arquitecturas y sistemas operaticos. Además se contempla el uso de unidades de procesamiento gráficas, que aportan un gran poder de cómputo en la ejecución de algoritmos paralelos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Testing Basado en la Busqueda en TESTAR

[ES] Las interfaces gráficas de usuario (IGU) constituyen un punto vital para testear una aplicación. Para ello se han desarrollado diversas herramientas automáticas, que, en su mayoría, utilizan algoritmos en los que las acciones a ejecutar en cada paso se deciden aleatoriamente. Esto es eficaz en aquellas aplicaciones inmaduras que han sido poco testeadas y presentan muchos errores. Dotar de “inteligencia” a los mecanismos de selección de acciones constituiría un importante avance para conseguir una mayor implantación de las herramientas de testeo automatizado, lo que redundaría en un incremento de la calidad del software. Éste es precisamente el objetivo de este trabajo. Para conseguirlo, se ha utilizado un enfoque basado en búsqueda (o search-based) que convierte el testeo en un problema de optimización. Nuestro punto de partida es la herramienta TESTAR, desarrollada en el ámbito del proyecto de investigación europeo FITTEST. Se han utilizado y evaluado dos métodos: Q-learning y programación genética. Otro resultado importante son la definición de las métricas apropiadas para optimizar; en este trabajo se han introducido cuatro nuevas métricas. La combinación de los algoritmos search-based con estas métricas ha permitido obtener resultados muy prometedores, que redundarán en la mejora de TESTAR.[EN] Graphic User Interfaces (GUI) are a main entry point to test an application. Different automated tools to test at the GUI level exist. Those that automate the design of test cases usually use random algorithms to choose the action that should be executed next in the test sequence. This technique is quite useful in applications that are immature, have been poorly tested or present many errors. To give more “intelligence” to this action selection mechanism, in this work we suppose a great development in the implantation of the automated testing tools. This improvement will result in better testing. To achieve this, we use search-based techniques to transform the problem into an optimization one. Our starting point is the tool called TESTAR, a tool developed during an EU research Project called FITTEST. Two different methods have been implemented and evaluated: Q-learning and genetic programming. Another results of our work is the definition of metrics that guide the optimization properly. Four new and different metrics have been introduced. The combination between metrics and search-based algorithms has been assessed and promising results have been obtained that will increase TESTAR capabilities.Almenar Pedrós, F. (2016). Testing Basado en la Busqueda en TESTAR. http://hdl.handle.net/10251/71699.TFG

Generación dinámica de casos de prueba utilizando metaheurísticas

La resolución de problemas de optimización es de gran interés en la actualidad y ha motivado el desarrollo de diversos métodos informáticos para tratar de resolverlos. Existen varios problemas pertenecientes a la Ingeniería de Software que pueden ser resueltos utilizando este enfoque. En esta tesis se presenta una nueva alternativa basada en la combinación de una metaheurística poblacional (PSO) con una lista Tabú para resolver el problema de la generación de casos de prueba en el testeo de software. Este problema es una tarea de suma importancia en el desarrollo de software que requiere un alto costo computacional y generalmente es difícil de resolver. El desempeño de la solución propuesta ha sido probado sobre un conjunto de programas de distinta complejidad. Los resultados obtenidos muestran que el método propuesto permite obtener un conjunto de datos de prueba reducido, en un tiempo adecuado y con una cobertura superior a los métodos convencionales.Facultad de Informátic

Generator of Values for Functional Test Cases

Diversos autores coinciden en la importancia de las pruebas como elemento de control de calidad del software y en la imposibilidad de realización de pruebas exhaustivas. Este criterio está sustentado en que la cantidad de escenarios y valores de prueba necesarios para lograr cobertura total es grande, lo que convierte el diseño de casos de prueba y en particular la generación de sus valores en un problema combinatorio.Este trabajo presenta una propuesta para la generación automática de valores de casos de prueba funcionales, mediante el uso de algoritmos metaheurísticos, maximizando la cobertura de los escenarios. Además, se detallan los algoritmos implementados para la generación de valores iniciales y para la generación de combinaciones. Adicionalmente se describen un conjunto de buenas prácticas para utilizar el componente y la comparación de los resultados obtenidos con otras soluciones existentes.Several authors agree with the importance of the tests like element of quality control of the software and in the impossibility of their realization of exhaustive way. This opinion defends that, the necessary quantity of stages and test values to achieve the maximum coverage is too big, what converts the test-case design, and in particular the generation of its values, in a combinatorial problem. That´s why, in many instances, in front of the impossibility of covering all the stages, testers leave out of the design some interesting values, which can discover inconsistencies with the specified requirements. This work presents a proposal for the automatic generation of values of functional test cases, by means of the use of meta-heuristic algorithms and maximizing the coverage of the stages. Furthermore, the algorithms implemented for the generation of initial values and for the generation of combinations are detailed. Additionally a set of good practices to use the component and the comparison of the obtained results with other existing solutions are described

Aplicación de algoritmos aproximados al diagnóstico/clasificación de enfermedades

El diagnóstico de enfermedades puede formularse como un problema de clasificación, en consecuencia se trata de un problema NP-duro, como es el caso de las dos problemáticas que se pretenden resolver en este trabajo: clasificación, en benigno o maligno, de muestras de tumores de pacientes sospechados de sufrir de cáncer de mama; y clasificación, en negativo o positivo, de muestras de pacientes sospechados de padecer diabetes de tipo II. Por tal motivo, nuestra propuesta consiste en desarrollar algoritmos aproximados basados en perceptrones multicapa, en algoritmos genéticos y en algoritmos que hibridan estas opciones, para realizar diagnósticos confiables (clasificación) con respecto a estas enfermedades. Los experimentos numéricos permiten evaluar y comparar el rendimiento de las distintas propuestas utilizando conjuntos de datos reales. Los resultados muestran que nuestras propuestas logran resultados con errores de clasificación próximos a cero, además de, superar el desempeño de algoritmos propuestos en la literatura.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Aplicación de algoritmos aproximados al diagnóstico/clasificación de enfermedades

El diagnóstico de enfermedades puede formularse como un problema de clasificación, en consecuencia se trata de un problema NP-duro, como es el caso de las dos problemáticas que se pretenden resolver en este trabajo: clasificación, en benigno o maligno, de muestras de tumores de pacientes sospechados de sufrir de cáncer de mama; y clasificación, en negativo o positivo, de muestras de pacientes sospechados de padecer diabetes de tipo II. Por tal motivo, nuestra propuesta consiste en desarrollar algoritmos aproximados basados en perceptrones multicapa, en algoritmos genéticos y en algoritmos que hibridan estas opciones, para realizar diagnósticos confiables (clasificación) con respecto a estas enfermedades. Los experimentos numéricos permiten evaluar y comparar el rendimiento de las distintas propuestas utilizando conjuntos de datos reales. Los resultados muestran que nuestras propuestas logran resultados con errores de clasificación próximos a cero, además de, superar el desempeño de algoritmos propuestos en la literatura.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Aplicación de algoritmos aproximados al diagnóstico/clasificación de enfermedades

El diagnóstico de enfermedades puede formularse como un problema de clasificación, en consecuencia se trata de un problema NP-duro, como es el caso de las dos problemáticas que se pretenden resolver en este trabajo: clasificación, en benigno o maligno, de muestras de tumores de pacientes sospechados de sufrir de cáncer de mama; y clasificación, en negativo o positivo, de muestras de pacientes sospechados de padecer diabetes de tipo II. Por tal motivo, nuestra propuesta consiste en desarrollar algoritmos aproximados basados en perceptrones multicapa, en algoritmos genéticos y en algoritmos que hibridan estas opciones, para realizar diagnósticos confiables (clasificación) con respecto a estas enfermedades. Los experimentos numéricos permiten evaluar y comparar el rendimiento de las distintas propuestas utilizando conjuntos de datos reales. Los resultados muestran que nuestras propuestas logran resultados con errores de clasificación próximos a cero, además de, superar el desempeño de algoritmos propuestos en la literatura.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Generación dinámica de casos de prueba utilizando metaheurísticas

La resolución de problemas de optimización es de gran interés en la actualidad y ha motivado el desarrollo de diversos métodos informáticos para tratar de resolverlos. Existen varios problemas pertenecientes a la Ingeniería de Software que pueden ser resueltos utilizando este enfoque. En esta tesis se presenta una nueva alternativa basada en la combinación de una metaheurística poblacional (PSO) con una lista Tabú para resolver el problema de la generación de casos de prueba en el testeo de software. Este problema es una tarea de suma importancia en el desarrollo de software que requiere un alto costo computacional y generalmente es difícil de resolver. El desempeño de la solución propuesta ha sido probado sobre un conjunto de programas de distinta complejidad. Los resultados obtenidos muestran que el método propuesto permite obtener un conjunto de datos de prueba reducido, en un tiempo adecuado y con una cobertura superior a los métodos convencionales.Facultad de Informátic

Sistemas Inteligentes : Aplicaciones

En su aspecto teórico esta línea de investigación está centrada en el estudio de procesos adaptativos para la obtención de Sistemas Inteligentes que deban operar en entornos de información dinámicos con alta probabilidad de cambios. Incluye el tratamiento de metaheurísticas propias de la Inteligencia Artificial Subsimbólica: Redes Neuronales Artificiales, Optimización basada en Colonia de Hormigas y Algoritmos Evolutivos. El aspecto aplicado de esta investigación recae sobre la problemática relacionada con la búsqueda eficiente de recursos en redes Peer-to-Peer completamente descentralizadas. Características claves de estos sistemas incluyen: descentralización, auto-organización, dinamismo y tolerancia a fallas, que los hacen naturalmente escalables y atractivos para compartir información y otras clases de recursos. Sin embargo, los mecanismos para la búsqueda de recursos en un sistema totalmente distribuido aún son tema de investigación. El aporte de la presente línea de investigación se sustenta en la necesidad de encontrar variantes eficientes para compartir recursos en sistemas dinámicos totalmente descentralizados.Apellido, Nombre del Director/a/e: De Giusti, Armando Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Lanzarini, Laura Tipo de Beca: Formación Superior Año: 2007 Área Temática: ExactasFacultad de Informátic