Studentische Arbeiten

Wichtig: Es lohnt sich auch immer, persönlich vorbeizukommen und die Mitarbeiter persönlich nach Themen zu fragen.

Folgende Materialien helfen beim Erstellen von wissenschaftlichen Arbeiten:

  • Vorlage für Studien-, Bachelor und Masterarbeiten am FG Echtzeitsysteme [LaTeX]
  • Vorlage für Studien-, Bachelor und Masterarbeiten am FG Echtzeitsysteme [Word]

Offene Abschlussarbeiten

Optimierung und Priorisierung von Test-Suiten für Software-Produktlinien mit genetischen Algorithmen
Bearbeitungsstand
Laufend

Abgeschlossen am


Motivation

Unter Software-Produktlinien wird eine Menge von gleichartigen Programmvarianten verstanden [1]. Der Kunde hat die Möglichkeit, durch das Auswählen von Features ein bestimmtes Produkt als eine konkrete Programmvariante zu konfigurieren. Features stellen somit explizit die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Produkte dar und ermöglichen auf diese Weise die Unterscheidung der einzelnen Produkte. Software-Produktlinien ermöglichen die systematische Wiederverwendbarkeit von Feature-Artefakten im Lösungsraum, wie zum Beispiel Programmcode. Daraus ergeben sich Einsparung von Kosten und Entwicklungszeit. Damit auch Methoden zur Qualitätssicherung von diesen Ansätzen profitieren können, müssen beim Software-Test von Software-Produktlinien spezielle Testansätze zum Einsatz kommen. Mit steigender Anzahl der Features wächst die potentielle Anzahl der Produkte exponentiell, sodass das Testen jedes einzelnen Produkts wirtschaftlich nicht mehr rentabel ist, da die Kosten dem entstehendem Aufwand nicht mehr gerecht werden. Folglich muss beim Testen durch eine Auswahl von Testfällen eine möglichst optimale Abdeckung der Anforderungen für möglichst viele Produktvarianten erreicht werden.

In [2] wurde eine allgemeine Formulierung des Testoptimierungs-Problems für Produktlinien beschrieben. Die Grundlage der Optimierung stellen existierende Testartefakte dar, bestehend aus Anforderungen, Testfällen und Produktvarianten. Die Testartefakte liegen als eine endliche Menge von Testfällen vor, die jeweils auf einer bestimmten Menge von Produkten anwendbar sind und eine Teilmenge vorher definierter Testziele erfüllen. Auf Basis von Priorisierungen der einzelnen Testartefakte kann eine möglichst optimale Auswahl von Testfällen getroffen werden. Die Bestandteile werden mit Gewichten bewertet, wobei die Anforderungen und die Produkte jeweils mit Profiten bewertet werden und das Ziel der Optimierung jeweils das Überschreiten einer Mindest-Profit-Grenze ist. Kosten, z.B. gegeben durch die Ausführungsdauer, bewerten die Testfälle, wobei bei der Auswahl der Testfälle eine gesetzte Kostengrenze nicht überschritten werden darf. Nach einer möglichst optimalen Auswahl von Testfällen spielt die Reihenfolge, in der die Testfälle ausgeführt werden, eine wesentliche Rolle für einen effektiven Testprozess. Durch eine Optimierung der Testreihenfolge kann ein steilerer Anstieg der Profitwerte erreicht werden und somit potentielle Fehler schneller erkannt werden, was insbesondere bei knappen Zeitressourcen ein wesentliches Optimierungsziel ist. 

[1] P.C. Clements, L. Northrop: Software Product Lines: Practices and Patterns, Addison-Wesley, 2001.

[2] H. Baller, S. Lity, M. Lochau, I. Schaefer: Multi-objective Test Suite Optimization for Incremental Product Family Testing, In: 2014 IEEE Seventh International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST), 2014.



Aufgabenstellung
Die Studienarbeit umfasst vier Arbeitspakete:
  1. Konzeption eines genetischen Algorithmus zur Optimierung von SPL-Test-Suiten
  2. Konzeption eines genetischen Algorithmus zur Reihenfolge Optimierung von SPL-Test-Suiten
  3. Implementierung der genetischen Algorithmen mit Hilfe des Java-Frameworks JMetal
  4. Evaluation der Ergebnisse anhand der Ergebnisse anderer Implementierungen sowie einer Fallstudie und eines Industriebeispieles


Voraussetzungen


Möglicher Beginn der Arbeit


Betreuer:
Malte Lochau

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Kontakt

Technische Universität Darmstadt

Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik

Fachgebiet Echtzeitsysteme

Prof. Dr. rer. nat. Andy Schürr

Magdalenenstr. 4

64289 Darmstadt

+49(0)6151 16-22350

+49(0)6151 16-22352

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