Detail práce
Application of Genetic Algorithms and Data Mining in Noise-based Testing of Concurrent Software
Tato práce navrhuje zlepšení výkonu testování programů použitím technik dolování z dat a genetických algoritmů při testování paralelních programů. Paralelní programování se v posledních letech stává velmi populárním i přesto, že toto programování je mnohem náročnějsí než jednodušší sekvenční a proto jeho zvýšené používání vede k podstatně vyššímu počtu chyb. Tyto chyby se vyskytují v důsledku chyb v synchronizaci jednotlivých procesů programu. Nalezení takových chyb tradičním způsobem je složité a navíc opakované spouštění těchto testů ve stejném prostředí typicky vede pouze k prohledávání stejných prokládání. V práci se využívá metody vstřikování šumu, která vystresuje program tak, že se mohou objevit některá nová chování. Pro účinnost této metody je nutné zvolit vhodné heuristiky a též i hodnoty jejich parametrů, což není snadné. V práci se využívá metod dolování z dat, genetických algoritmů a jejich kombinace pro nalezení těchto heuristik a hodnot parametrů. V práci je vedle výsledků výzkumu uveden stručný přehled dalších Technik testování paralelních programů.
testování, paralelní programy, dolování z dat, genetické algoritmy, AdaBoost, LASSO algoritmus, vstřikování šumu
@phdthesis{FITPT776, author = "Hana \v{S}imkov\'{a}", type = "Diserta\v{c}n\'{i} pr\'{a}ce", title = "Application of Genetic Algorithms and Data Mining in Noise-based Testing of Concurrent Software", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2020, location = "Brno, CZ", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/study/phd-thesis/776/" }