| Título : |
11th International Symposium, SSBSE 2019, Tallinn, Estonia, August 31 – September 1, 2019, Proceedings |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Nejati, Shiva, ; Gay, Gregory, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XIV, 191 p. 88 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-27455-9 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Ingeniería de software Compiladores (programas informáticos) Programación de computadoras Inteligencia artificial Algoritmos Compiladores e intérpretes Técnicas de programación |
| Índice Dewey: |
005.1 Programación (Computadoras) |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas del 11.º Simposio internacional sobre ingeniería de software basada en búsquedas, SSBSE 2019, celebrado en Tallin, Estonia, en agosto/septiembre de 2019. Los 9 artículos de investigación y 3 artículos cortos presentados junto con 1 discurso de apertura y 1 artículo de desafío fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 28 presentaciones. SSBSE es un área de investigación centrada en la formulación de problemas de ingeniería de software como problemas de búsqueda y el posterior uso de técnicas heurísticas complejas para alcanzar soluciones óptimas a dichos problemas. Una gran cantidad de desafíos de ingeniería, desde la generación de pruebas hasta la refactorización del diseño y la organización de procesos, se pueden resolver de manera eficiente mediante la aplicación de técnicas de optimización automatizadas. SBSE es un campo en crecimiento, ubicado en la encrucijada entre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ingeniería de software, y las técnicas SBSE han comenzado a lograr resultados competitivos para los humanos. |
| Nota de contenido: |
Search-Based Predictive Modelling for Software Engineering: How Far Have We Gone -- A Systematic Comparison of Search Algorithms for Topic Modelling -- A Study on Duplicate Bug Report Identification -- Constructing Search Spaces for SBST using Machine Learning -- A Review of Ten Years of the Symposium on Search-Based Software Engineering -- Does Diversity Improve the Test Suite Generation for Mobile Applications -- Detect Performance Regression by Combining Static and Dynamic metrics Using Evolutionary Algorithms -- General Program Synthesis using Guided Corpus Generation and Automatic Refactoring -- A Search-Based Approach to Generate MC/DC Test Data for OCL Constraints -- Bio-Inspired Optimization of Test Data Generation for Concurrent Programs -- Revisiting Hyper-Parameter Tuning for Search-based Software Testing -- Towards Automated Boundary Value Testing with Program Derivatives and Search -- Code Naturalness to Assist Search Space Exploration in Search-based Program Repair Methods -- Dorylus:An Ant Colony Based Tool for Automated Test Case Generation -- Software Improvement with Gin. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
11th International Symposium, SSBSE 2019, Tallinn, Estonia, August 31 – September 1, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Nejati, Shiva, ; Gay, Gregory, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIV, 191 p. 88 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-27455-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Ingeniería de software Compiladores (programas informáticos) Programación de computadoras Inteligencia artificial Algoritmos Compiladores e intérpretes Técnicas de programación |
| Índice Dewey: |
005.1 Programación (Computadoras) |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas del 11.º Simposio internacional sobre ingeniería de software basada en búsquedas, SSBSE 2019, celebrado en Tallin, Estonia, en agosto/septiembre de 2019. Los 9 artículos de investigación y 3 artículos cortos presentados junto con 1 discurso de apertura y 1 artículo de desafío fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 28 presentaciones. SSBSE es un área de investigación centrada en la formulación de problemas de ingeniería de software como problemas de búsqueda y el posterior uso de técnicas heurísticas complejas para alcanzar soluciones óptimas a dichos problemas. Una gran cantidad de desafíos de ingeniería, desde la generación de pruebas hasta la refactorización del diseño y la organización de procesos, se pueden resolver de manera eficiente mediante la aplicación de técnicas de optimización automatizadas. SBSE es un campo en crecimiento, ubicado en la encrucijada entre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ingeniería de software, y las técnicas SBSE han comenzado a lograr resultados competitivos para los humanos. |
| Nota de contenido: |
Search-Based Predictive Modelling for Software Engineering: How Far Have We Gone -- A Systematic Comparison of Search Algorithms for Topic Modelling -- A Study on Duplicate Bug Report Identification -- Constructing Search Spaces for SBST using Machine Learning -- A Review of Ten Years of the Symposium on Search-Based Software Engineering -- Does Diversity Improve the Test Suite Generation for Mobile Applications -- Detect Performance Regression by Combining Static and Dynamic metrics Using Evolutionary Algorithms -- General Program Synthesis using Guided Corpus Generation and Automatic Refactoring -- A Search-Based Approach to Generate MC/DC Test Data for OCL Constraints -- Bio-Inspired Optimization of Test Data Generation for Concurrent Programs -- Revisiting Hyper-Parameter Tuning for Search-based Software Testing -- Towards Automated Boundary Value Testing with Program Derivatives and Search -- Code Naturalness to Assist Search Space Exploration in Search-based Program Repair Methods -- Dorylus:An Ant Colony Based Tool for Automated Test Case Generation -- Software Improvement with Gin. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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