Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/32003
Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2017_FranciscoVitorLopesdaFrota.pdf1,39 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSousa Júnior, Rafael Timóteo de-
dc.contributor.authorFrota, Francisco Vitor Lopes da-
dc.date.accessioned2018-05-29T20:20:08Z-
dc.date.available2018-05-29T20:20:08Z-
dc.date.issued2018-05-29-
dc.date.submitted2017-12-20-
dc.identifier.citationFROTA, Francisco Vitor Lopes da. Uso de aprendizado de máquina para a automação de testes de sistemas web. 2017. 70 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/32003-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho apresenta uma metodologia para a criação de testes de software automatizados. A automação dos testes de software teve como base a utilização de Aprendizado de Máquina, através de Rede Neural Artificial, para o reconhecimento de padrões em páginas HTML. Para identificação das referências de entrada e saída de dados, é utilizado um Banco de dados baseado em grafos, gerando o mapeamento da aplicação sobre teste (do inglês Application Under Test - AUT). Para a automatização da geração dos dados de entrada para os testes é utilizada a metodologia de Algoritmo Genético. Os resultados obtidos demonstram, que a partir da metodologia proposta, é possível simplificar a realização dos casos de teste, através de uma linguagem de alto nível. Observou-se também a possibilidade de viabilizar um ambiente de alta performance para realização de testes automatizados de software e interpretação dos resultados através de Processamento Natural de Linguagem (NLP). Como conclusão é possível afirmar que a metodologia proposta, quando comparada a algumas soluções disponíveis no mercado de teste de software, pode atender aos mesmos requisitos e também suprir algumas possibilidades de testes que agregam o processo como um todo.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleUso de aprendizado de máquina para a automação de testes de sistemas webpt_BR
dc.title.alternativeUse of machine learning for automation of web systemspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordAutomação - testespt_BR
dc.subject.keywordRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subject.keywordSoftware - controle de qualidadept_BR
dc.subject.keywordAlgoritmos genéticospt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.contributor.advisorcoAlbuquerque, Robson de Oliveira-
dc.description.abstract1This dissertation proposes a methodology for automating the process of creating test cases using Machine Learning. This procedure is performed through Artificial Neural Networks, used to identify patterns in HTML pages (Hyper Text Markup Language); identificationofGeneticAlgorithms,usedforthecreationoftestvalues;Graphsdatabaseareused to perform the mapping; and, finally, general understanding of the application to be tested. With the bibliographic review carried out in this work, we identified some problems related to the implementation and automation of tests, such as the difficulties of writing and keeping the test cases in operation, and the high costs related to the creation of scripts and maintenance required to ensure the continued operation of test cases. Finally, experiments were carried out to verify the simplification of the language used and the speed of execution of the test cases, as well as the possibility of performing the automation of a good part of thetestcasecreationprocess.Thispaperproposesamethodologyforautomatingtheprocess of creating test cases using Machine Learning. This procedure is performed through Artificial Neural Networks techniques, used to identify patterns in HTML (Hyper Text Markup Language) pages ; identification of Genetic Algorithms, used for the creation of test values; Database in graphs, used to perform the mapping; and, finally, general understanding of the application to be tested.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Tecnologia (FT)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.