Resumen

Los algoritmos de priorización de casos de prueba basados en la similitud se han aplicado a las pruebas de regresión. La característica común de estos algoritmos es reprogramar el orden de ejecución de los casos de prueba en función de las distancias entre los casos de prueba por pares. La información sobre la distancia puede calcularse mediante diferentes medidas de similitud. Dado que las topologías varían en función de las medidas de similitud, las distancias entre los casos de prueba por pares calculadas mediante distintas medidas de similitud son diferentes. Las medidas de similitud podrían influir significativamente en la eficacia de la priorización de los casos de prueba. Por lo tanto, evaluamos empíricamente los efectos de seis medidas de similitud en dos algoritmos de priorización de casos de prueba basados en similitud. Los resultados obtenidos se analizan estadísticamente para recomendar la mejor combinación de algoritmos de priorización basados en similitud y medidas de similitud. Los resultados experimentales, confirmados por un análisis estadístico, indican que la distancia euclidiana es más eficaz para encontrar defectos que otras medidas de similitud. La combinación del algoritmo de priorización basado en la similitud global y la distancia euclídea podría ser una mejor opción. No sólo genera una mayor eficacia en la detección de defectos, sino también una menor desviación estándar. El objetivo de este estudio es proporcionar guías prácticas para elegir la combinación adecuada de técnicas de priorización de casos de prueba basadas en la similitud y medidas de similitud.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Algoritmos de priorización de casos de prueba basados en la similitud; pruebas de regresión; orden de ejecución; casos de prueba; medidas de similitud; distancia euclidiana.
• Keywords:Similarity-based test case prioritization algorithms; regression testing; execution order; test cases; similarity measures; Euclidean distance