Algoritmos Evolucionários Multiobjetivos para a Seleção de Casos de Teste para Sistemas Inteligentes
Com o aumento da utilização de
sistemas computacionais, agente racional surge
como uma tecnologia promissora na solução
desde problemas relativamente simples, bem
como, problemas complexos. Devido sua
autonomia, testes de agentes tem se tornado
um grande desafio, pois esses agentes podem
apresentar diferentes resultados em uma
mesma entrada de testes. Com isso, este
trabalho apresenta a proposta de um agente
testador que realiza busca local no espaço
de estados de casos de teste orientado por
utilidade e utiliza os algoritmos evolucionários
multiobjetivos, NSGAII, SPEA2, PAES e MOCell
com o objetivo de identificar quais deles são
mais eficientes na geração de casos de testes
para agentes racionais.
Algoritmos Evolucionários Multiobjetivos para a Seleção de Casos de Teste para Sistemas Inteligentes
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DOI: 10.22533/at.ed.48319160111
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Palavras-chave: agente racional, testes de agentes, agente testador, busca local, algoritmos evolucionários.
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Keywords: rational agent, agent testing, agent tester, local search, evolutionary algorithms.
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Abstract:
With the increase use of computer
systems, rational agent emerges as a promising
technology in solution from relatively simple
problems, as well as complex problems. Due to
its autonomy, agent testing has become a major
challenge because these agents can present
different results in the same test entry. This work
presents the proposal of a tester that performs
local search in the state space of utility-oriented
test cases and uses multiobjective evolutionary
algorithms, NSGAII, SPEA2, PAES and MOCell
with the objective of identifying which ones are
more efficient in the generation of test cases for
rational agents.
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Número de páginas: 15
- Daniel Victor Saraiva
- Francisca Raquel de Vasconcelos Silveira
