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Las pruebas son la tarea más importante y crítica en el ciclo de vida del desarrollo de software. Cada vez que una ejecución de pruebas de software falla, se analizan los scripts de prueba para detectar el punto en el que se ha producido el fallo y obtener el resultado esperado, lo que también se denomina localización de fallos. La localización manual de fallos puede ser un trabajo engorroso, por lo que el objetivo es proporcionar una técnica automatizada para hacer lo mismo sin intervención humana. En esta investigación, se implementa un breve resumen de todas las técnicas de soft computing para la localización de fallos en el software con el fin de lograr mejores resultados. Especificando lo anterior, se generaría un mejor resultado utilizando una técnica de aprendizaje automático para la reducción de tiempo. El objetivo de la investigación es proponer y mostrar experimentalmente un estudio sobre el uso de la técnica de soft computing para resolver el problema de la localización de fallos de software y también qué técnica minimiza las complejidades de tiempo y espacio para que se puedan conseguir resultados precisos y fiables con una mejor usabilidad y efectividad. Este informe tiene como objetivo implementar el método de computación suave para ayudar en las pruebas de software y decidir su facilidad de uso y eficacia.
Über den Autor / die Autorin
Manpreet Singh Bajwa trabalha como Professor Assistente no Departamento de Informática na Faculdade de Engenharia, Grupo de Faculdades de Chandigarh. É coordenador do corpo docente do IEEE Student Branch e do Google DSC powered by Google.
