Key points are not available for this paper at this time.
Resumo Com o rápido aumento da complexidade do software, os testes automatizados se tornaram a corrente principal dos testes de software. No entanto, as ferramentas de teste automatizadas atuais utilizam um grande número de recursos de equipamentos de teste comuns. No início do teste, para cenários de teste específicos, os testadores precisam planejar os recursos dos equipamentos de teste de acordo com os requisitos do software em teste. Um algoritmo automático de planejamento e otimização de recursos de equipamentos de teste baseado em otimização em grupo é proposto IPSO (Otimização por Enxame de Partículas Melhorada) para resolver esse problema. Este método mapeia a descrição dos requisitos para a descrição do equipamento para obter a matriz de correspondência e, em seguida, estabelece um modelo de otimização restrita de múltiplos objetivos para o planejamento de recursos de equipamentos de teste. A solução é obtida através do algoritmo melhorado de otimização por enxame de partículas para alcançar o planejamento ótimo dos recursos de equipamentos de teste. Comparado com métodos tradicionais de planejamento manual, este algoritmo reduz a carga de trabalho dos testadores e melhora a automação e a eficiência dos testes. Resultados experimentais demonstram que as soluções ótimas encontradas pelo algoritmo proposto neste artigo são superiores às dos algoritmos PSO (Otimização por Enxame de Partículas) e LWPSO (Otimização por Enxame de Partículas com Peso de Inércia Decrescente Linear).
Chen et al. (Sex,) estudaram esta questão.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: