Calidad algorítmica ante pruebas automatizadas en micro cambios de un sistema.
Este estudio presenta un marco de aprendizaje por refuerzo (RL) para mejorar la prueba de microcambios en sistemas de software, utilizando un generador de laberintos como entorno de prueba. El marco automatiza la introducción y evaluación de mutaciones en laberintos, permitiendo una clasificación de...
- Autores:
-
Bobadilla Suárez, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/74749
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/74749
- Palabra clave:
- Calidad algorítmica
Pruebas automatizadas
Microcambios
Sistemas de Aprendizaje por Refuerzo
Barco de prueba de mutación
Ingeniería
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Este estudio presenta un marco de aprendizaje por refuerzo (RL) para mejorar la prueba de microcambios en sistemas de software, utilizando un generador de laberintos como entorno de prueba. El marco automatiza la introducción y evaluación de mutaciones en laberintos, permitiendo una clasificación detallada de los impactos de estas mutaciones. Los resultados revelan cómo las mutaciones afectan el rendimiento de diversos algoritmos de búsqueda y aprendizaje, destacando la efectividad del marco en la identificación de puntos críticos y la optimización de estrategias de prueba. La implementación del marco en el entorno de laberintos muestra una mejora significativa en la cobertura y eficiencia de las pruebas, ofreciendo una herramienta robusta para la evaluación continua en entornos dinámicos y cambiantes, como se extrapola a una propuesta de mutación de versión de APKs. |
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(2022). Towards mutation testing of reinforcement learning systems. Journal of Systems Architecture, 131, 102701.[2] Lu, Y., Sun, W., & Sun, M. (2021). Mutation testing of reinforcement learning systems. In Dependable Software Engineering. Theories, Tools, and Applications: 7th International Symposium, SETTA 2021, Beijing, China, November 25–27, 2021, Proceedings 7 (pp. 143-160). Springer International Publishing.[3] Powell, W. B. (2019). A unified framework for stochastic optimization. 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