Yavuz Köroğlu doktora tezini savundu
[i18n] postedOnDate
([i18n] lastModified)
•
2 [i18n] minutesShort [i18n] read •
236 [i18n] words
Yazılım testinin değerini hafife almanın yakın tarihte yıkıcı sonuçları
olmuştur. Otomatik Test Yaratımı (OTY) test için gereken insan eforunun en aza
indirilmesini amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu tez OTY etkililiği ve performansını
Makine Öğrenmesi (MÖ) tabanlı yönlendirme ile artırmayı amaçlamaktadır, ve
spesifik olarak Takviyeli Öğrenme (TÖ) kullanan Android Grafiksel Kullanıcı
Arayüzü (GKA) testine odaklanmaktadır. Önerdiğimiz dört çözüm; Q-öğrenme Tabanlı
Keşif (QTK), Test Durumu Mutasyonu (TDM), Tam Otomatik Takviyeli Öğrenme Güdümlü
(TOTÖG), ve TOTÖG2 test yaratıcılarıdır. QTK bir dizi uygulamada TÖ kullanarak
gezinir ve keşif sırasında bir eylem yaratma ilkesi öğrenir. Sonra, bu öğrendiği
ilkeyi yeni uygulamalarda ya daha fazla özgün çökme bulmak ya da daha fazla
aktivite kapsamak için kullanır. TDM, QTK ile yaratılan testleri alır ve
içlerindeki iyi huylu eylemleri daha da fazla çökme tespit edebilmek için kötü
huylularla değiştirir. TOTÖG ise TÖ kullanarak izlenebilir kurallı belirtimler
formundaki yüksek seviyeli test senaryoları olarak verilen fonksiyonel
davranışları nasıl doğrulayacağını öğrenir. TOTÖG, QTK gibi deneme-yanılma ile
öğrenir ama uygulama-spesifik kalıplar öğrenmektedir. Bildiğimiz kadarıyla,
TOTÖG, GKA uygulamalarının tam otomatik fonksiyonel testini mümkün kılan ilk
motordur. Son olarak, TOTÖG2, TOTÖG’ü Genellenmiş Deneyim Tekrarı (GDT) ve
insan-okuyabilir Aşamalı Test Senaryosu (ATS) diliyle geliştirmektedir.Deneyler
QTK’nın en gelişkin test yaratıcılarından çökme tespiti ve kapsamada daha
performanslı olduğunu göstermektedir. Önce QTK çalıştırıp sonra TDM’ye geçmek
ise bundan da daha fazla eşsiz çökme bulmaktadır. TOTÖG, otomatik testin
kapsamını fonksiyonel davranış doğrulanmasına genişletmektedir. Son-uç olarak,
bu test yaratıcıları otomatik GKA testini elle testin yerine geçmeye
yakınlaştırmaktadır.