ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Faculty Of Information Technology And Computer Sciences Department Of Computer Information Systems

العنوان بلغة أخرى: استخدام دمج المعلومات الهيكلية والنصية في اختبار التكامل
المؤلف الرئيسي: بني ملحم، باسل (مؤلف)
مؤلفين آخرين: العزام، إياد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2019
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 86
رقم MD: 1016457
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

44

حفظ في:
المستخلص: اختبار البرمجيات له دور أساسي في دورة حياة تطوير البرمجيات. الهدف من اختبار البرمجيات هو الكشف عن العيوب والسمات المفقودة والأخطاء في البرامج. اختبار البرمجيات له أشكال عديدة منها: اختبار الوحدة (Unit Testing)، اختبار النظام (System Testing)، واختبار التكامل (Integration Testing). الهدف من اختبار الوحدة هو إظهار أن الوحدات الفردية تعمل بشكل صحيح، في حين أن الهدف من اختبار النظام هو تحديد ما إذا كان النظام بأكمله يفي بمواصفاته وهدف اختبار التكامل هو الكشف عن الأخطاء في التفاعلات بين وحدات النظام. يعتبر اختبار التكامل الأصعب والأغلى من بين جميع أشكال الاختبار لأنه يتطلب ما يقرب من 50 إلى 70% من التكلفة الإجمالية لعملية الاختبار بأكملها. علاوة على ذلك، ‏تعمل البرامج الكينونية بشكل مثالي عندما يتم ضمان تكامل الفئات (Classes) بشكل صحيح. ومع ذلك، من المستحيل عموما اختبار جميع الفئات نظرا لضيق الوقت والتكلفة. لذلك، من المهم تحديد الفئات ذات الإقران (Coupling) العالي والتي قد تتأثر بالتغييرات الناتجة عن عملية الصيانة (Maintenance). الهدف من هذه الأطروحة هو السماح للمطورين بمعرفة الفئات ذات الاقتران العالي داخل نظام البرنامج (Software) عند إجراء اختبار التكامل لتوفير الوقت والتكلفة. في هذا العمل، نستخدم دمج اقتران الطبقة الهيكلية مع النصية للتنبؤ بالفئات الأكثر أهمية التي قد تتأثر بالتغييرات الناتجة عن الفئات الأخرى في أنظمة البرامج الكينونية وتصنيفها. من أجل عمل التجربة، تم استخدام أربعة تطبيقات جافا (Java). ‏هذه التطبيقات مفتوحة المصدر تختلف في حجمها. علاوة على ذلك، تم استخدام تقنية بذر الخطأ باستخدام اختبار الطفرة لتقييم النهج. تظهر النتائج التجريبية أن نهجنا فعال لتحديد الطبقات ذات الاقتران العالي.

عناصر مشابهة