Geri Dön

Analysis of test case selection techniques for regression testing

Regresyon testi için test durumu seçim tekniklerinin analizi

  1. Tez No: 926771
  2. Yazar: BATURAY ÇAĞLASIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MERT ÖZKAYA, DR. DENİZ AKDUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Günümüz dünyasında artan amansız rekabet sonucu, geliştirilen yazılım ürünlerinin sayıları, kullanıcıların ihtiyaçları doğrultusunda hızla çoğalmaktadır. Bu ürünler, birbirleri arasında büyük bir rekabet içerisindedir. Bu rekabet sonucu, ürünler üzerinde çalışan mühendisler zamanla da yarışmak durumundalardır. Hızlı zamanda, hızlı ürün geliştirilme zorunluluğu, beraberinde yazılımsal hataları da beraberinde getirir. Bu yazılımsal hataları kullanıcılardan önce test etme görevi üstlenen test birimleri; önceden hazırladıkları test senaryolarını kısa bir süre içerisinde yapmak durumundadırlar. Bu bakımdan, kısıtlı zamanda seçili test senaryoların test edilmesi bir ihtiyaç haline gelmektedir. Bu proje, test birimlerinin regresyon testleri sürecinde yaşadıkları zorlukları azaltarak regresyon test süresindeki verimliliği Ortalama Yürütme Başına Maliyet (APXC) metriği kullanarak maksimize etmeyi amaçlamıştır ve kısıtlı zaman aralığında doğru testin test edilmesi için iki yaklaşım sunulmuştur. Kümelenmiş doğadan ilham alan seçim adındaki ilk yaklaşım, test senaryo kümesindeki seçilmiş testler vasıtasıyla gerçekleştirmeyi hedefler. Test senaryo kümesindeki benzer testleri literatürde var olan benzerlik tabanlı yaklaşımlarından biri olan Jaccard ile gruplamak, ardından gruplanmış test alt kümelerindeki test senaryolarını doğadan ilham alınan algoritma yaklaşımları ile seçimler gerçekleştirmek temeline dayanır. Doğrudan doğadan ilham alan seçim adındaki ikinci yaklaşım ise test senaryoları arasından herhangi bir gruplama gerçekleştirmeden direkt olarak doğadan ilham alınan algoritmalar ile bir seçim çalışması gerçekleştirir. Bu yaklaşımlar ile, çok katmanlı seçimler gerçekleştirilerek; yaklaşımlar arasında hangi kombinasyonun optimum sonucu vereceği tartışılır.

Özet (Çeviri)

Today, the development of software products to satisfy users' requirements has been expedited by the relentless competition that exists in the modern world. These products are in a state of intense competition with one another. Engineers who are developing these products are forced to compete against time as a consequence of this competition. The necessity of developing products quickly within a short period brings along software errors. Testing units bear the responsibility of identifying these software errors before users, as they must quickly execute their pre-prepared test cases. In this regard, testing selected test cases within a limited time has become a necessity. In terms of the Average Cost per Execution (APXC) measure, the goal of this project is to make the regression test process as efficient as possible by making it easier for test engineers to do regression tests. It shows two approaches to testing the right test case in a short amount of time. The first approach named clustered nature-inspired selection aims to conduct testing through selected tests within the test case set. It is based on clustering similar tests within the test case set using Jaccard, a similarity-based approach existing in the literature, and then selecting test cases within the clustered subsets using nature-inspired algorithm approaches. The second approach named direct nature-inspired selection, on the other hand, conducts a selection process directly using nature-inspired algorithms without any grouping among the test cases. These approaches are designed to perform multi-layered selections, discussing which combination among the approaches will yield the optimal result

Benzer Tezler

  1. 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

    UĞUR YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA TARHAN

  2. Makine öğrenmesi ile çevresel tutumların sınıflandırılması: Öznitelik seçimi temelli mühendislik yaklaşımı

    Classification of environmental attitudes with machine learning algorithms: An engineering approach based on feature selection

    FUAT ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RUKİYE UZUN ARSLAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İREM ŞENYER YAPICI

  3. Osmanlı mahkemelerindeki sulh ve davaların nicel analizi: Merkez ve taşra karşılaştırması (1800-1840)

    Quantitative analysis of settlements and trials in Ottoman courts: Comparison of center and province (1800-1840)

    EMRE ÖZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ekonomiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMDİ GENÇ

  4. Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  5. Borsa istanbul (BIST) hisse fiyat değişim yönünün ilişkisel borsa ağı kullanılarak tahmin edilmesi

    Forecasting stock price change direction using relational stock market network on borsa Istanbul (BIST)

    BİRCAN ERGÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE