A method for selecting regression test cases based on software changes and software faults
Regresyon testlerinin seçimi için yazılım değişikliklerine ve yazılım hatalarına dayalı bir yöntem
- Tez No: 547268
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA TARHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Regresyon testi, değiştirilmiş bir yazılımda tüm parçaların işlevlerinin doğru çalıştığını güvence etmek için gerçekleştirilen bir test türüdür. Artan modern, çevik ve büyük kapsamlı yazılım sistemleri ile birlikte yazılım geliştirme döngüsünün bir parçası olabilmek için regresyon test seçiminin de etkili, hızlı, verimli ve pratik olması gerekmektedir. Bu amaç doğrultusunda bu tez kapsamında modern hibrit bir regresyon test seçim yöntemi önerilmiştir. Regresyon test alanının etkin kavramlarını tanımlamak ve görsel olarak daha iyi anlamak için ayrıntılı bir literatür taraması ile birlikte bir konsept modeli sunulmuştur. Hem sınıf hem de üçüncü-parti metin dosyaları için fark tabanlı teknikler kullanarak farklı detay katmanlarında çalışabilen bir teknik anlatılmıştır. Önerilen teknik okunabilir dosyalar için sözcük tabanlı karşılaştırma metotları kullanırken, herhangi bir ikili dosyalar için de sağlama toplamı yöntemlerini dosya veya metot detay seviyelerinde kullanmaktadır. Kullanıcıların farklı performans isterlerini karşılamak amacıyla ayarlanabilir bir benzerlik eşiği sunulmuştur. Ayrıca, önerilen tekniğin verimini artırmak için varsa test ve hata verileri de kullanılmıştır. Önerilen teknik ve diğer modern, gelişmiş teknikler, açık kaynakiv kodlu projeler kullanılarak gömülü, çoklu bir durum çalışması şeklinde geniş çaplı bir değerlendirmeye tabii tutulmuştur. Sonuçlar önerilen tekniğin, diğer teknikler kadar etkili olduğunu ve hata tespit oranını yüksek seviyede tutarken daha az test seçtiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Regression testing is the type of testing in which a modified software is validated to ensure its functionality is not broken. With the increase of modern, agile and large size software systems, regression test selection needs to be efficient, effective and practical to coexist within the software development cycle. To this need, a modern hybrid technique for regression test selection is proposed in this thesis. A detailed literature analysis and a conceptual model are presented in order to better visualize and identify the target concepts of the field. We introduce a technique operating on different granularity levels using difference based techniques of files for both class files and third-party text files. Our technique uses lexical comparison methods for readable files and checksum comparison for any binary files with file or method level granularity. A tunable similarity threshold is offered to users to be used in fulfilling different performance needs. Any available test or fault history data is also used to increase the effectiveness of the proposed technique. We provide an extensive evaluation study in the form of embedded, multiple case study of the proposed technique with other state-of-the-art techniques with respect to performance and cost-efficiency using different open source projects. The results showed that the proposed approach is effective asii other state-of-the-art techniques and selects fewer tests while keeping the fault detection rate at a high level
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi kullanımıyla ev tipi klimalarda parametre ve enerji verimliliği optimizasyonu
Optimization of parameter and energy efficiency in residential air conditioners using machine learning
EZGİ SEVGİ ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi
Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure
BEKİR TAŞTAN
Doktora
Türkçe
2021
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
- Yazılım projelerinde iş gücü tahmini için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of machine learning methods for software project effort estimation
VEHBİ YURDAKURBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Estimation of uncertainty of individual steps in pesticide residue analysis
Pestisit analiz aşamalarında belirsizliklerin tahminlenmesi
PERİHAN YOLCI ÖMEROĞLU
Doktora
İngilizce
2010
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARPAD AMBRUS
PROF. DR. DİLEK BOYACIOĞLU
- Doğal taş fabrikalarında kullanılan dairesel testereli blok kesme (S/T) makineleri için performans tahmin modelinin geliştirilmesi
Development of performance prediction model for block-cutting (S/T) machines with circular saws used in natural stone factories
KAMİL CENGİZ ÇEVİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TUMAÇ