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TEO : una herramienta para la optimización de la probabilidad de ejecución de casos de prueba en tiempo real / Gabriel Leonardo Miretti.

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: [S.l. : s.n. ], 2010.Descripción: 102 páginas : ilustraciones (algunas color) ; 30 cmTema(s): Recursos en línea: Disponible en línea.Nota de disertación: Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2010. Resumen: En las pruebas de sistemas de tiempo real, y en particular los que tienen comportamiento estocástico, es muy importante que éstas se ejecuten con la mayor probabilidad posible. El objetivo de este trabajo final es implementar de forma eficiente una solución al problema de optimización de la probabilidad de ejecución de casos de prueba de un modelo de sistema de tiempo real con salidas estocásticas y entradas controladas por el usuario. El tiempo en el que ocurren dichas entradas será tal que maximize la probabilidad de ocurrencia del caso de prueba en el modelo. La herramienta se basa en la equivalencia entre este problema y la maximización del volumen seccional de un politopo convexo. Esta implementación es complementaria a una investigación reciente de Wolovick, D’Argenio, y Qu (reportada en ICST 2009) sobre este problema. En particular, el desarrollo de la implementación permitió evidenciar y corregir algunos problemas en dicho trabajo.
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Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2010.

Bibliografía : p. 99-102.

En las pruebas de sistemas de tiempo real, y en particular los que tienen comportamiento estocástico, es muy importante que éstas se ejecuten con la mayor probabilidad posible. El objetivo de este trabajo final es implementar de forma eficiente una solución al problema de optimización de la probabilidad de ejecución de casos de prueba de un modelo de sistema de tiempo real con salidas estocásticas y entradas controladas por el usuario. El tiempo en el que ocurren dichas entradas será tal que maximize la probabilidad de ocurrencia del
caso de prueba en el modelo. La herramienta se basa en la equivalencia entre este problema y la maximización del volumen seccional de un politopo convexo. Esta implementación es complementaria a una investigación reciente de Wolovick, D’Argenio, y Qu (reportada en ICST 2009) sobre este problema. En particular, el desarrollo de la implementación permitió evidenciar y corregir algunos problemas en dicho trabajo.

Disponible en línea.

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