Una evaluación empírica del enfoque de Sapienz para la generación automática de casos de test para aplicaciones Android

• Autores: Arcuschin Moreno, Iván
• Año de publicación: 2018
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Galeotti, Juan Pablo
• Materia: ANDROID; TESTING; AUTOMATICO; EVOLUTIVO; MULTI OBJETIVO; SAPIENZ; ANDROID; AUTOMATIC; TESTING; EVOLUTIONARY; MULTI OBJECTIVE; SAPIENZ
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Las aplicaciones Android, como cualquier otro programa, deben ser testeadas para garantizar un umbral mínimo de calidad. Es responsabilidad de los desarrolladores escribir casos de test, pero esta tarea suele llevar mucho tiempo y es propensa a errores, por lo que los desarrolladores no siempre la llevan a cabo correctamente. Las herramientas de generación automática de casos de test buscan aliviar dicha situación. Sapienz es una técnica para generación automática de casos de test para aplicaciones Android. Esta técnica utiliza un algoritmo evolutivo multi-objetivo que apunta a maximizar la cobertura y cantidad de crashes encontrados, a la vez que minimizar la longitud de los casos de test que encuentran fallas. En un estudio empírico realizado se mostró que Sapienz supera a Monkey, considerada como la más popular entre los desarrolladores Android, y Dynodroid, considerada como el estado del arte en su momento, con una larga significancia estadística en los 3 objetivos mencionados. Sin embargo, dicho estudio no contiene un análisis pormenorizado que muestre en detalle qué partes de la técnica son las que le permiten superar a sus competidores. Luego, en esta tesis nos proponemos comparar Sapienz con dos variantes de sí misma que deshabilitan diferentes componentes.
Android applications, like any other program, must be tested to ensure a minimum quality threshold. It is up to the developers to write test cases. However, manually writing test cases is a highly time-consuming and prone to errors task, so developers do not always fulfill it properly. Automatic test case generation tools seek to alleviate this situation. Sapienz is an automatic test generation technique for Android applications. This technique uses a multi-objective evolutionary algorithm that aims to maximize coverage and fault detection, while also minimizing average length of failing test cases. It was shown in an empirical study that Sapienz outperforms Monkey, regarded as the most popular among Android developers, and Dynodroid, regarded as the state of the art at that moment. However, this study does not contain a detailed analysis that shows which parts of the technique are those that allow it to outperform its competitors. Then, in this thesis we propose to compare Sapienz with two variants of itself that disable different components.
Fil: Arcuschin Moreno, Iván. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.