@conference {219,
	title = {Generaci{\'o}n de Secuencias de Pruebas Funcionales con Algoritmos Bio-inspirados},
	booktitle = {Congreso Espa{\~n}ol sobre Metaheur{\'\i}sticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB 2015)},
	year = {2015},
	month = {02/2015},
	abstract = {<p>La generaci{\'o}n de secuencias de pruebas din{\'a}micas desde una especificaci{\'o}n formal complementa los m{\'e}todos tradicionales de pruebas para encontrar errores en el c{\'o}digo fuente. En este art{\'\i}culo extendemos un enfoque combinatorio en particular, el llamado M{\'e}todo del {\'A}rbol de Clasificaci{\'o}n - Classification Tree Method (CTM), con informaci{\'o}n sobre transiciones para la generaci{\'o}n de secuencias de pruebas. Aunque en este art{\'\i}culo usamos CTM, esta extensi{\'o}n es tambi{\'e}n posible para otros m{\'e}todos de pruebas combinatorios. La generaci{\'o}n de secuencias m{\'\i}nimas de pruebas que cumplan con el criterio de cobertura requerido es un problema NP-duro. As{\'\i} que, vamos a necesitar un enfoque basado en b{\'u}squeda para encontrar las secuencias de pruebas {\'o}ptimas en un tiempo razonable. En la secci{\'o}n de experimentos se comparan dos t{\'e}cnicas bio-inspiradas con un algoritmo voraz determinista. Hemos utilizado un conjunto de 12 modelos de programas jer{\'a}rquicos concurrentes, extra{\'\i}dos de la literatura. Nuestras propuestas basadas en algoritmos gen{\'e}ticos y colonias de hormigas son capaces de generar secuencias de pruebas que alcanzan cobertura total tanto de clases como de transiciones, es decir, son capaces de encontrar el camino v{\'a}lido m{\'a}s corto para visitar todas las clases y usar todas las transiciones de un programa. El an{\'a}lisis de los experimentos revela que las propuestas bio-inspiradas son mejores que el algoritmo voraz determinista, especialmente en las instancias m{\'a}s complejas.</p>},
	isbn = {978-84-697-2150-6},
	url = {http://hdl.handle.net/10630/8791},
	author = {Javier Ferrer and Peter M. Kruse and Francisco Chicano and Enrique Alba}
}
