Resumen:

Seeding strategies for multi-objective test case selection: an application on simulation-based testing

Esta contribución es una publicación relevante del paper +AGAAYA-Seeding strategies for multi-objective test case selection: an application on simulation-based testing'', publicado en la conferencia GECCO 2020. Los autores de la publicación son Aitor Arrieta, Joseba Andoni Agirre y Goiuria Sagardui. El artículo presenta una serie de estrategias de cara a generar la pobalación inicial de algoritmos multi-objetivo para resolver el problema de la selección de casos de prueba. Aunque las estrategias propuestas son agnósticos de dominio y de algoritmo multi-objetivo, se integran en un test bench open-source que trata de seleccionar testeos de modelos de simulación y con el algoritmo NSGA-II. Una evaluación empírica con seis casos de estudio demuestran que las técnicas son efectivas. El congreso donde se ha publicado el paper es The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2020, avalada por el ranking SCIE como conferencia de clase 2. Por otra parte, el paper fue seleccionado como mejor paper del track SBSE y nominado a mejor paper de la conferencia.