Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Computer Systems
Title in original language Mākslīgā intelekta risinājumu iespēju izpēte funkcionālo testu stabilitātes nodrošināšanā
Title in English Research on Capabilities of Artificial Intelligence Solutions for Ensuring Functional Test Stability
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Ērika Nazaruka
Reviewer Jānis Amoliņš
Abstract Šī darba mērķis ir novērtēt implementēto mākslīgā intelekta risinājumu kvalitāti funkcionālo testu stabilitātes nodrošināšanā. Darba mērķa īstenošanai darbā tiek noskaidrots, kāda ir programmatūras testēšanas nozīme tās izstrādes procesā, galvenie procesi testēšanā, kādi faktori ietekmē testu stabilitāti, kā arī kādi mākslīgā intelekta risinājumi jau tiek pielietoti testēšanā, kā tie darbojas un kādas ir to priekšrocības un trūkumi. Pēc informācijas avotu apskates tiek noteikts, ka mūsdienās, lietojumprogrammatūrām saskaroties ar arvien biežākām izmaiņām, tradicionālās testēšanas metodes var nebūt spējīgas efektīvi atjaunot testus. Kā potenciāls risinājums tam tiek izšķirts pašatjaunošanās mehānisms, kas spēj testus automātiski atjaunot pēc veiktām izmaiņām programmatūrā. Darbā tiek izšķirti vairāki pašatjaunošanās mehānisma veidi, un apskatīti rīki, kas tos izmanto. Darba eksperimentālajā daļā tiek pārbaudīti un salīdzināti 2 pašatjaunošanās mehānismu veidi: uz elementu lokatoriem balstītā pašatjaunošanās, ko izmanto ‘Healenium’ rīks, un uz vizuālajiem pavedieniem balstītā pašatjaunošanās, ko izmanto ‘Mabl’ rīks. Eksperimentu rezultātu novērtēšanai darba autors izvirza kritēriju kopu. Veicot eksperimentus, izmantojot abus apskatītos mehānismus, darba autors iegūst izvirzīto kritēriju rezultātus, kas ļauj novērtēt izmantoto pašatjaunošanās mehānismu spējas nodrošināt funkcionālo testu stabilitāti, un izdara secinājumus par to, kādos gadījumos, kuru no apskatītajiem mehānismiem būtu ieteicams izmantot. Pēc secinājumu izdarīšanas tika veikti tāda paša tipa eksperimenti, testējot citu programmatūru un ņemot vērā secinājumos aprakstītos ieteikumus. Rezultātā darba autors secina, ka, ņemot vērā secinājumos aprakstītos ieteikumus, ir iespējams uzlabot funkcionālo testu stabilitāti, izmantojot darbā apskatītos mākslīgā intelekta risinājumus. Atskaite sastāv no 56 lapaspusēm, 7 tabulām, 2 attēliem un tajā apskatīti 42 literatūras avoti. Darbā iekļauti 25 pielikumi. Atslēgvārdi: "pašatjaunojošie testa skripti", "paškoriģējošie satvari", "pašatjaunojošie automatizācijas satvari", "mākslīgais intelekts programmatūras testēšanā"
Keywords pašatjaunojošie testa skripti, paškoriģējošie satvari, pašatjaunojošie automatizācijas satvari, mākslīgais intelekts programmatūras testēšanā
Keywords in English self-healing test scripts, self-correcting framework, Self- Healing automation frameworks, artificial intelligence in software testing
Language lv
Year 2024
Date and time of uploading 27.05.2024 12:10:51