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 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.Keywords: ant colony optimization; Covering Array; genetic algorithms; harmony search algorithm; metaheuristics; particle swarm optimization; simulated annealing; tabu search.
ResumenLos Covering Arrays (CA) son objetos matemáticos usados en pruebas funcionales de componentes software. Los CA permiten probar todas las interacciones de un tamaño determinado, de los parámetros de entrada de un Metaheuristic algorithms for building Covering Arrays: A review procedimiento, función o unidad lógica en general, usando el mínimo número de casos de prueba. La construcción de CA es una tarea compleja que requiere largos periodos de ejecución y gran capacidad computacional. Los métodos más efectivos para construir CA son los algebraicos, voraces y basados en metaheurísticas. Estos últimos son los que han arrojado mejores resultados hasta la fecha. Este artículo presenta una descripción de las contribuciones más importantes hechas por diferentes metaheurísticas, incluyendo el simulated annealing (recocido simulado), búsqueda tabú, algoritmos genéticos, algoritmo de la colonia de hormigas, algoritmo de enjambre de partículas y algoritmo de búsqueda armónica. Cabe anotar que los algoritmos basados en recocido simulado se han convertido en los más competitivos y actualmente son el estado del arte.Palabras clave: algoritmo de búsqueda armónica; algoritmos genéticos; búsqueda tabú; Covering Array; metaheurística; optimización por colonia de hormigas; optimización por enjambre de partículas; recocido simulado.
ResumoOs Covering Arrays (CA) são objetos matemáticos usados em provas funcionais de componentes software. Os CA permitem provar todas as interações de um tamanho determinado, dos parâmetros de entrada de um procedimento, função ou unidade lógica em geral, usando o mínimo número de casos de prova. A construção de CA é uma tarefa complexa que precisa longos períodos de execução e grande capacidade computacional. Os métodos mais efetivos para construir CA são os algébricos, vorazes e baseados em metaheurísticas. Estes últimos são os que têm produzido melhores resultados até esta data. Este artigo apresenta uma descrição das ...
