Beschreibung
Das Testen ist die wichtigste und kritischste Aufgabe im Lebenszyklus der Softwareentwicklung. Wenn ein Softwaretest fehlschlägt, werden die Testskripte analysiert, so dass der Punkt, an dem der Fehler aufgetreten ist, erkannt und das erwartete Ergebnis erzielt werden kann, was auch als Fehlerlokalisierung bezeichnet wird. Die manuelle Fehlerlokalisierung kann eine mühsame Aufgabe sein, so dass das Ziel darin besteht, eine automatisierte Technik zu entwickeln, die ohne menschliches Eingreifen auskommt. In dieser Forschungsarbeit wird ein kurzer Überblick über alle Techniken des Soft Computing für die Software-Fehlerlokalisierung implementiert, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Durch die Verwendung einer maschinellen Lerntechnik zur Zeitreduzierung würde ein besseres Ergebnis erzielt werden. Die Forschung zielt darauf ab, eine Übersicht über die Verwendung von Soft-Computing-Techniken zur Lokalisierung von Softwarefehlern vorzuschlagen und experimentell zu zeigen, welche Technik die Zeit- und Raumkomplexität minimiert, so dass genaue und zuverlässige Ergebnisse bei besserer Nutzbarkeit und Effektivität erzielt werden können. Dieser Bericht zielt darauf ab, Soft-Computing-Methoden zu implementieren, um bei Softwaretests zu helfen und ihre Benutzerfreundlichkeit und Effektivität zu bestimmen.
Autorenporträt
Manpreet Singh Bajwa trabalha como Professor Assistente no Departamento de Informática na Faculdade de Engenharia, Grupo de Faculdades de Chandigarh. É coordenador do corpo docente do IEEE Student Branch e do Google DSC powered by Google.
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