Abstrakt. I samband med Object-orienterad programvara har många verk undersökt problemet med klassintegration och testorder (CITO) och föreslagit lösningar för att bestämma testorder för integrationstestet av programklasserna. De befintliga metoder som bygger på grafer kan generera lösningar som är suboptimala, och inte ta hänsyn till de olika faktorer och åtgärder som kan påverka stubbningsprocessen. För att övervinna denna begränsning har lösningar baserade på genetiska algoritmer (GA) presenterat lovande resultat. Fastställandet av en kostnadsfunktion, som kan generera de bästa lösningarna, är dock inte alltid en trivial uppgift, främst för komplexa system med ett stort antal åtgärder. Därför inför vi i detta dokument en multiobjektiv optimeringsmetod för att bättre representera CITO-problemet. Metoden genererar en rad bra lösningar som uppnår en balanserad kompromiss mellan de olika åtgärderna (mål). Det genomfördes av en Pareto Ant Colony (P-ACO) algoritm, som beskrivs i detalj. Algoritmen användes i en uppsättning verkliga program och de erhållna resultaten jämförs med GA-resultaten. Resultaten gör det möjligt att diskutera skillnaden mellan enskilda och målinriktade strategier, särskilt för komplexa system med ett större antal beroenden bland klasserna.
Da Veiga Cabral m.fl. Ref har föreslagit en multi-objektiv optimeringsmetod, där algoritmen försöker generera en lösning med en balanskompromiss mellan olika mätvärden (målen).
A Pareto ant colony algorithm applied to the class integration and test order problem
{'venue': 'ICTSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}