Resumen de An optimization approach for software test data generation: applications of estimation of distribution algorithms and scatter search
Ramón Sagarna Almandoz
Matemáticamente, la optimización consiste en la minimización o maximización de una función sujeta a un conjunto restricciones sobre sus variables, Por lo tanto, de esta descripción se pueden reconocer tres elementos clave: la función, el conjunto de variables y restricciones, y una estrategia para encontrarlos extremos de la función.
En lo referente a este último elemento, en los últimos años, parte de la comunidad científica esta mostrando un interés creciente por los métodos de optimización denominados metaheurísticos. Entre estos, dos de las técnicas más novedosas son los Algoritmos de Estimación de Distribuciones (AEDs) y la Búsqueda Dispersa (BD). Mientras que los primeros están basados en la construcción de un modelo probabilístico en cada paso del proceso de búsqueda de la solución óptima, los segundos enfatizan el empleo de estrategias.
Un aspecto muy importante en el estudio de métodos de optimización es su aplicación a problemas del mundo real. Esto no sólo es interesante para demostrar su utilidad, sino también para descubrir limitaciones que únicamente se pueden dar en situaciones realistas. Las estrategias de optimización se han aplicado hasta el momento en un gran abanico de campos tales como economía, sistemas físicos, biología o investigación operativa, por nombrar algunos. Sin embargo, una disciplina que ha pasado relativamente desapercibida es el testeo de software.
El testeo es el principal mecanismo para verificar que el software producido es correcto. Una de las principales tareas del testeo es la generación de los casos de prueba a utilizar sobre el programa. Esta es una tarea difícil, ya que las entradas de prueba deben adecuarse al tipo de test y sus requerimientos.
El problema de la generación de casos de prueba se puede afrontar desde una perspectiva de optimización. La presente tesis recoge resutlados en el desarrollo de aproximaciones basadas en optimización para resolver e
