but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Vojnar, Tomáš	en
dc.contributor.author	Šimková, Hana	en
dc.contributor.referee	Kofroň, Jan	en
dc.contributor.referee	Lourenco, Joao	en
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Tato práce navrhuje zlepšení výkonu testování programů použitím technik dolování z dat a genetických algoritmů při testování paralelních programů. Paralelní programování se v posledních letech stává velmi populárním i přesto, že toto programování je mnohem náročnějsí než jednodušší sekvenční a proto jeho zvýšené používání vede k podstatně vyššímu počtu chyb. Tyto chyby se vyskytují v důsledku chyb v synchronizaci jednotlivých procesů programu. Nalezení takových chyb tradičním způsobem je složité a navíc opakované spouštění těchto testů ve stejném prostředí typicky vede pouze k prohledávání stejných prokládání. V práci se využívá metody vstřikování šumu, která vystresuje program tak, že se mohou objevit některá nová chování. Pro účinnost této metody je nutné zvolit vhodné heuristiky a též i hodnoty jejich parametrů, což není snadné. V práci se využívá metod dolování z dat, genetických algoritmů a jejich kombinace pro nalezení těchto heuristik a hodnot parametrů. V práci je vedle výsledků výzkumu uveden stručný přehled dalších Technik testování paralelních programů.	en
dc.description.abstract	This thesis proposes an improvement of the efficiency of testing concurrent software by employing data mining techniques and genetic algorithms in the process of testing concurrent software. Concurrent, or multi-threaded, programming has become very popular over the last few years. However, as the concurrent programming is far more demanding the sequential programming, its increased use leads to a significant increase in the number of errors that appear in commercial software due to errors in synchronization. Finding such errors using traditional testing methods is difficult. Moreover, repeated test executions of traditional testing that are performed in the same environment will typically examine similar interleavings only. Hence, the noise-based injection approach is used for influencing the scheduling by injecting various kinds of noise (delays, context switches, and so on) into the common thread behaviour which stress the software and can to show some rare behaviour. However, for the noise injection to be efficient, one has to choose suitable noise injection heuristics from among the many existing ones as well as to suitably choose values of their various parameters, which is not easy. In this work, there are used data mining methods and genetic algorithms and their combinations to deal with the problem of choosing such noise injection heuristics and values of their parameters. Besides setting up of the goals of the thesis, this proposal also provides a brief summary of the state of the art in application of data mining techniques and genetic algorithms to program testing problems.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	ŠIMKOVÁ, H. Využití technik genetických algoritmů a dolování z dat v testování paralelních programů s využitím vkládání šumu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	128188	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/196802
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	testování	en
dc.subject	paralelní programy	en
dc.subject	dolování z dat	en
dc.subject	genetické algoritmy	en
dc.subject	AdaBoost	en
dc.subject	LASSO algoritmus	en
dc.subject	vstřikování šumu	en
dc.subject	testing	cs
dc.subject	concurrent programs	cs
dc.subject	data mining	cs
dc.subject	genetic algorithms	cs
dc.subject	AdaBoost	cs
dc.subject	LASSO algorithm	cs
dc.subject	noise injection	cs
dc.title	Využití technik genetických algoritmů a dolování z dat v testování paralelních programů s využitím vkládání šumu	en
dc.title.alternative	Application of Genetic Algorithms and Data Mining in Noise-based Testing of Concurrent Software	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.modified	2024-05-17-12:50:59	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	128188	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 12:13:01	en
sync.item.modts	2025.01.15 15:02:02	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Využití technik genetických algoritmů a dolování z dat v testování paralelních programů s využitím vkládání šumu

Files

Original bundle

Collections