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@InProceedings{MoraesVija:2017:InCaMa,
               author = "Moraes, Eduardo Ribeiro and Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli",
          affiliation = "{Universidade Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Investiga{\c{c}}{\~a}o de cadeias de markov para testes de 
                         software",
                 year = "2017",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             abstract = "Este trabalho, iniciado em agosto de 2016, tem como objetivo a 
                         continuidade aos projetos de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cientifica para 
                         melhorias em Testes de Software. A inicia{\c{c}}{\~a}o 
                         cient{\'{\i}}fica descrita neste resumo aborda o uso de Cadeias 
                         de Markov, que s{\~a}o muito utilizadas para avaliar desempenho 
                         de sistemas, para priorizar sequ{\^e}ncias de teste. Os testes de 
                         software podem ser de caixa branca (dependem do c{\'o}digo 
                         implementado) ou de caixa preta (n{\~a}o necessitam do 
                         c{\'o}digo implementado). O foco ser{\'a} testes caixa preta. 
                         Neste caso, os testes s{\~a}o gerados a partir de modelagem da 
                         especifica{\c{c}}{\~a}o de software sem ter a necessidade de se 
                         ter o c{\'o}digo. O que ocorre {\'e} que os testes s{\~a}o 
                         gerados bem antes da implementa{\c{c}}{\~a}o de software e 
                         quando o software estiver pronto, os testes gerados a partir da 
                         especifica{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o exercitados na 
                         implementa{\c{c}}{\~a}o para conferir se a 
                         implementa{\c{c}}{\~a}o est{\'a} de conformidade com a 
                         especifica{\c{c}}{\~a}o. Por este motivo, testes caixa preta 
                         tamb{\'e}m s{\~a}o conhecidos como testes de conformidade. No 
                         entanto, dependendo de como os testes s{\~a}o gerados, 
                         poder{\~a}o haver centenas de milhares de casos de testes se a 
                         especifica{\c{c}}{\~a}o for algo complexo. Ent{\~a}o h{\'a} 
                         uma necessidade de priorizar estes casos sem perder a sua 
                         qualidade, ou seja, de alguma forma, deve haver uma garantia que o 
                         software est{\'a} validado. Para priorizar os casos de teste a 
                         ideia deste trabalho {\'e} explorar Cadeias de Markov. A 
                         especifica{\c{c}}{\~a}o {\'e} modelada como uma Cadeia de 
                         Markov e a partir da qual se obt{\^e}m probabilidades limite que 
                         se referem {\`a} quantidade de tempo que o estado ficou ativo. 
                         Ent{\~a}o, as probabilidades limite poder{\~a}o dar uma 
                         vis{\~a}o ao testador sobre quais fun{\c{c}}{\~o}es (estados) 
                         dever{\~a}o ser testados com certa prioridade. Os resultados 
                         ser{\~a}o testados para especifica{\c{c}}{\~o}es geradas 
                         aleatoriamente e depois ser{\~a}o testados em 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es reais, em particular, 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es espaciais de software embarcado em 
                         sat{\'e}lites e/ou em outras miss{\~o}es.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "25-26 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Moraes_investigacao.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
}


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