Detail práce

Application of Genetic Algorithms and Data Mining in Noise-based Testing of Concurrent Software

Disertační práce Student: Pluháčková Hana Akademický rok: 2019/2020 Vedoucí: Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D.
Název česky
Využití technik genetických algoritmů a dolování z dat v testování paralelních programů s využitím vkládání šumu
Jazyk
anglický
Stav
odevzdáno
Ústav
Studijní program
Obor studia
Klíčová slova
testování, paralelní programy, dolování z dat, genetické algoritmy, AdaBoost, LASSO algoritmus, vstřikování šumu
Abstrakt

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.

Nahoru