Covering Arrays (CA) are mathematical objects used in the functional testing of software components. They enable the testing of all interactions of a given size of input parameters in a procedure, function, or logical unit in general, using the minimum number of test cases. Building CA is a complex task (NP-complete problem) that involves lengthy execution times and high computational loads. The most effective methods for building CAs are algebraic, Greedy, and metaheuristic-based. The latter have reported the best results to date. This paper presents a description of the major contributions made by a selection of different metaheuristics, including simulated annealing, tabu search, genetic algorithms, ant colony algorithms, particle swarm algorithms, and harmony search algorithms. It is worth noting that simulated annealing-based algorithms have evolved as the most competitive, and currently form the state of the art.
Las pruebas de software pueden llegar a superar el 50 % del costo total de un proyecto de software, motivo por el cual las empresas necesitan una alternativa que permita reducir su costo y el tiempo de su realización. Esta investigación propone el uso de unas estructuras combinatoriales conocidas como arreglos de cubrimiento (CA) y arreglos de cubrimiento mixtos (MCA), que garantizan la detección hasta del 100 % de los errores con una mínima cantidad de pruebas. Con este enfoque, se desarrolló un complemento de Visual Studio.NET para la optimización de las pruebas y se evaluó su uso con estudiantes de último semestre de Ingeniería de Sistemas y de una empresa de software. Los resultados obtenidos son prometedores y motivan al grupo de investigación a divulgar su trabajo en el nivel nacional. El proyecto de investigación fue financiado por la Vicerrectoría de Investigaciones de la Universidad del Cauca.
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