Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Computer Systems
Title in original language Testpiemēru kopu reducēšanas paņēmienu izpēte
Title in English Research on Techniques for Test Case Reduction
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Ērika Nazaruka
Reviewer Valdis Saulespurēns
Abstract Galvenā problēma, kas aplūkota šajā pētījumā, ir programmatūras kopu reducēšanas paņēmienu izpēte. Tā ir ļoti svarīgi programmatūras izstrādes efektivitātes uzlabošanai un resursu pārvaldībai, jo īpaši ņemot vērā programmatūras sistēmu pieaugošo sarežģītību. Šī pētījuma mērķis ir izpētīt un izprast dažādas metodes testa gadījumu kopu samazināšanai. Tas ietver pašreizējo stratēģiju un inovāciju pārbaudi šajā jomā, esošo metožu trūkumu noteikšanu un izpratni par to, kā jaunas tehnoloģijas un pieejas var izmantot, lai uzlabotu pārbaudes gadījumu samazināšanu. Līdz šim ir veikts visaptverošs literatūras apskats, koncentrējoties uz dažādām metodēm un metodoloģijām testa gadījumu kopas samazināšanai. Tas ietver mākslīgā intelekta, pašpielāgošanās mācību algoritmu, daļiņu spieta optimizācijas un hibrīda testa gadījumu ģenerēšanas metožu lomu pārbaudi. Primārā šajā pētījumā izmantotā metode ir visaptveroša literatūras analīze un empīrisko datu interpretācija. Tās mērķis bija ne tikai apkopot esošos pētījumus par testa gadījumu samazināšanas metodēm, bet arī sistemātiski novērtēt to efektivitāti dažādos programmatūras testēšanas kontekstos. Literatūras apskats koncentrējas uz četrām galvenajām kategorijām: mākslīgais intelekts, adaptīvie algoritmi, hibrīdmetodes un dimensiju samazināšanas pieejas. Šīs analīzes procesā identificētas gan tehnoloģiskās inovācijas, piemēram, FERPSO-IMPR un LLM balstītās pieejas, gan arī trūkumi, kas saistīti ar augstām resursu prasībām vai datu kvalitāti. Pētījuma uzsvars tika likts uz to, lai izceltu, kā dažādas metodes ietekmē testēšanas pārklājumu, defektu noteikšanas spējas un kopējo skaitļošanas efektivitāti. Turklāt analīze atklāja praktiskās iespējas šīs metodes pielietot reālās vidēs, piemēram, regresijas testēšanā vai liela mēroga paralēlo sistēmu testēšanā. Pārskats sniedz strukturētu izpratni par metožu piemērotību specifiskiem uzdevumiem, tādējādi veicinot ieteikumu izstrādi un metožu validāciju praktiskā kontekstā. Dati par darba apjomu – 63 lapaspuses, 3 attēli, 12 tabulas, 23 izmantotie informācijas avotu un pielikumu skaits.
Keywords TESTA GADĪJUMU SAMAZINĀŠANA, PROGRAMMATŪRAS TESTĒŠANA, OPTIMIZĀCIJAS METODES, HIBRĪDMETODES, PROGRAMMATŪRAS KVALITĀTES NODROŠINĀŠANA
Keywords in English TEST CASE REDUCTION, SOFTWARE TESTING, OPTIMIZATION METHODS, HYBRID METHODS, SOFTWARE QUALITY ASSURANCE
Language lv
Year 2025
Date and time of uploading 02.01.2025 13:24:02