About: Testování vícevláknových aplikací pomocí genetických algoritmů     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Metoda vkládání šumu ovlivňuje plánování vláken za účelem zvýšení počtu legálních proložení těchto vláken během testovacího procesu. Existuje mnoho rozmanitých typů heuristik pro vkládání šumu, často s několika parametry, jejichž nastavení s ohledem na maximální efektivitu šumu je často obtížné. V tomto článku navrhujeme novou aplikaci genetických algoritmů tak, aby hledaly vhodné typy heuristik pro vkládání šumu a jejich parametry s ohledem na daný testovaný software. Tato úloha je definována jako problém nastavení testu a šumu. Následně je diskutována problematika reprezentace instancí tohoto problému, vhodných účelových funkcí a parametrů genetických algoritmů při řešení této úlohy. Navržený přístup je vyhodnocen na několika příkladech. Srovnání ukazuje, že nový přístup poskytuje mnohem lepší výsledky než dosud používaný přístup založený na náhodném nastavování heuristik pro vkládání
  • Metoda vkládání šumu ovlivňuje plánování vláken za účelem zvýšení počtu legálních proložení těchto vláken během testovacího procesu. Existuje mnoho rozmanitých typů heuristik pro vkládání šumu, často s několika parametry, jejichž nastavení s ohledem na maximální efektivitu šumu je často obtížné. V tomto článku navrhujeme novou aplikaci genetických algoritmů tak, aby hledaly vhodné typy heuristik pro vkládání šumu a jejich parametry s ohledem na daný testovaný software. Tato úloha je definována jako problém nastavení testu a šumu. Následně je diskutována problematika reprezentace instancí tohoto problému, vhodných účelových funkcí a parametrů genetických algoritmů při řešení této úlohy. Navržený přístup je vyhodnocen na několika příkladech. Srovnání ukazuje, že nový přístup poskytuje mnohem lepší výsledky než dosud používaný přístup založený na náhodném nastavování heuristik pro vkládání (cs)
  • Noise injection disturbs the scheduling of program threads in order to increase the probability that more of their different legal interleavings occur during the testing process. However, there exist many different types of noise heuristics with many different parameters that are not easy to set such that noise injection is really efficient. In this paper, we propose a new way of using genetic algorithms to search for suitable types of noise heuristics and their parameters. This task is formalized as the test and noise configuration search problem in the paper, followed by a discussion of how to represent instances of this problem for genetic algorithms, which objectives functions to use, as well as parameter tuning of genetic algorithms when solving the problem. The proposed approach is evaluated on a set of benchmarks, showing that it provides significantly better results than the so far preferred random noise injection. (en)
Title
  • Testování vícevláknových aplikací pomocí genetických algoritmů
  • Testování vícevláknových aplikací pomocí genetických algoritmů (cs)
  • Testing of Concurrent Programs with Genetic Algorithms (en)
skos:prefLabel
  • Testování vícevláknových aplikací pomocí genetických algoritmů
  • Testování vícevláknových aplikací pomocí genetických algoritmů (cs)
  • Testing of Concurrent Programs with Genetic Algorithms (en)
skos:notation
  • RIV/00216305:26230/12:PU101789!RIV13-GA0-26230___
http://linked.open...avai/predkladatel
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(GAP103/10/0306), P(GD102/09/H042), P(OC10009), S
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 7515
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 174095
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216305:26230/12:PU101789
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • genetic algorithms, noise injection, testing, multi-threaded programs (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • DE - Spolková republika Německo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [A9B3CC693F6E]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Lecture Notes in Computer Science
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...v/svazekPeriodika
  • 2012
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Hrubá, Vendula
  • Křena, Bohuslav
  • Letko, Zdeněk
  • Vojnar, Tomáš
  • Ur, Shmuel
issn
  • 0302-9743
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 26230
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 47 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software