Başlık: Otomatik Test Yaratımını İyileştirme Amaçlı Makine Öğrenmesi Kullanımı
Danışman: Prof. Alper Şen
Özet:
Yazılım testinin değerini hafife almanın yakın tarihte yıkıcı sonuçları olmuştur. Otomatik Test Yaratımı (OTY) test için gereken insan eforunun en aza indirilmesini amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu tez OTY etkililiği ve performansını Makine Öğrenmesi (MÖ) tabanlı yönlendirme ile artırmayı amaçlamaktadır, ve spesifik olarak Takviyeli Öğrenme (TÖ) kullanan Android Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (GKA) testine odaklanmaktadır. Önerdiğimiz dört çözüm; Q-öğrenme Tabanlı Keşif (QTK), Test Durumu Mutasyonu (TDM), Tam Otomatik Takviyeli Öğrenme Güdümlü (TOTÖG), ve TOTÖG2 test yaratıcılarıdır. QTK bir dizi uygulamada TÖ kullanarak gezinir ve keşif sırasında bir eylem yaratma ilkesi öğrenir. Sonra, bu öğrendiği ilkeyi yeni uygulamalarda ya daha fazla özgün çökme bulmak ya da daha fazla aktivite kapsamak için kullanır. TDM, QTK ile yaratılan testleri alır ve içlerindeki iyi huylu eylemleri daha da fazla çökme tespit edebilmek için kötü huylularla değiştirir. TOTÖG ise TÖ kullanarak izlenebilir kurallı belirtimler formundaki yüksek seviyeli test senaryoları olarak verilen fonksiyonel davranışları nasıl doğrulayacağını öğrenir. TOTÖG, QTK gibi deneme-yanılma ile öğrenir ama uygulama-spesifik kalıplar öğrenmektedir. Bildiğimiz kadarıyla, TOTÖG, GKA uygulamalarının tam otomatik fonksiyonel testini mümkün kılan ilk motordur. Son olarak, TOTÖG2, TOTÖG'ü Genellenmiş Deneyim Tekrarı (GDT) ve insan-okuyabilir Aşamalı Test Senaryosu (ATS) diliyle geliştirmektedir.Deneyler QTK'nın en gelişkin test yaratıcılarından çökme tespiti ve kapsamada daha performanslı olduğunu göstermektedir. Önce QTK çalıştırıp sonra TDM'ye geçmek ise bundan da daha fazla eşsiz çökme bulmaktadır. TOTÖG, otomatik testin kapsamını fonksiyonel davranış doğrulanmasına genişletmektedir. Son\-uç olarak, bu test yaratıcıları otomatik GKA testini elle testin yerine geçmeye yakınlaştırmaktadır.
