THÈse présentée








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3.5Paramétrage des modèles

3.5.1Paramétrage du modèle bactériologique


L’unique paramètre qu’il faut fixer pour l’algorithme bactériologique est la taille des bactéries. Dans le cas du test unitaire, cette taille est définie par le nombre d’appels de méthode inclus dans un cas de test (cf. section 3.4.2). Pour le test système, la taille d’une bactérie dépend du format des données d’entrée pour le programme sous test. Dans le cas du parseur C#, la taille est donnée par le nombre de nœuds de l’arbre syntaxique contenu dans un cas de test. Cette modélisation de la taille d’une bactérie pourrait s’appliquer à tout logiciel qui transforme des données d’un format à un autre, notamment des logiciels fondés sur XML. La Figure 31, donne la courbe en trois dimensions et sa projection plane (des niveaux de gris exprimant les variations du score de mutation) pour la relation entre la taille de la bactérie, le score de mutation et le nombre de générations. Notons que cette courbe garde la même allure, même en répétant les expérimentations (d’où la ligne médiane en noir sur la figure). Les conclusions sont les suivantes :

  • si la bactérie est trop petite (<5), l’algorithme ne peut pas atteindre un score de mutation satisfaisant. Ceci s’explique par le fait qu’une bactérie est un cas de test, et que si un cas de test est trop petit, il ne peut pas exécuter de scénario complexe, et s’avère donc incapable d’atteindre certaines parties du code. La taille de 5 signifie que les cas de test doivent comporter plus de 5 appels de méthodes pour couvrir tout le code unitaire ou plus de 5 nœuds syntaxiques dans le cas du test système.

  • entre 5 et 15 la vitesse de convergence augmente.

  • lorsque la taille de la bactérie dépasse 15, la vitesse de convergence se stabilise.



Figure 31 – Paramétrage de la taille de la bactérie



Figure 32 – Paramétrage du seuil de mémorisation pour le nombre de bactéries mémorisées

Nous avons besoin de cas de test de taille minimum, pour limiter les temps d’exécution, éviter les données de test redondantes et faciliter l’interprétation des données de test pour le testeur. Pour les expériences des sections 3.3.2 et 3.4.2 et , nous avons choisi 15 comme taille d’une bactérie pour les cas de test système.

3.5.2Recherche d’un algorithme intermédiaire




Figure 33 – Paramétrage du seuil de mémorisation pour le score de mutation

Cette section aborde une approche intermédiaire entre les algorithmes génétique et bactériologique. Le but des expériences présentées ici, est de déterminer l’existence d’un optimum local meilleur que les deux solutions explorées jusqu’à présent. Cette approche mixte a été paramétrée grâce à des expériences répétées sur le parseur C#.

La différence essentielle entre l’algorithme génétique de l’algorithme bactériologique tient à la notion de mémorisation. Dans le cas de l’algorithme génétique, aucun cas de test n’est mémorisé ; à l’inverse de l’algorithme bactériologique pour lequel une bactérie est systématiquement mémorisée si elle apporte de l’information. Entre ces deux solutions opposées, nous fixons un seuil minimum pour la valeur d’utilité de la bactérie sauvegardée. Les trois approches sont ainsi résumées :

Soit B une bactérie

si val_utilité(B)> val_seuil alors sauvegarde B

Le type de l’algorithme dépend de la valeur de seuil:

si val_seuil = 100 alors “pur ” génétique

si val_seuil = 0 alors “pur” bactériologique

si 0 < val_seuil < 100 alors approche mixte

Deux critères sont pris en compte pour déterminer la meilleure valeur pour le seuil de mémorisation:

  • minimisation du nombre de bactéries sauvegardées à la fin du processus, pour minimiser le temps d’exécution et la difficulté d’interprétation des cas de test. La Figure 32 montre l’impact de la valeur de seuil sur le nombre de bactéries mémorisées.

  • minimisation du nombre de générations pour atteindre le score de mutation optimal. La Figure 33 présente l’impact de la valeur de seuil sur la vitesse de convergence.



Figure 34 – Évolution du score de mutation avec une approche mixte

La Figure 32 montre que le nombre de bactéries sauvegardées décroît régulièrement avec l’augmentation de la valeur du seuil de mémorisation, la Figure 33 indique que la vitesse de convergence augmente lorsque le seuil dépasse 30%. Un compromis peut être trouvé pour minimiser ces deux valeurs lorsque le seuil se situe entre 20 et 30%. Dans ce cas, la vitesse de convergence est satisfaisante (autour de 30 générations pour atteindre le score optimal) et l’ensemble final de bactéries contient 7 bactéries. La Figure 34 montre les résultats obtenus pour une valeur de seuil de 25%.

En conclusion, l’approche mixte permet de réduire la taille de l’ensemble final de cas de test de 10 à 7. Par contre, le score de mutation de 95% n’est atteint qu’après 25 générations au lieu de 20 dans le cas de l’algorithme bactériologique (cf. Figure 29). Le gain de cette approche mixte nous semble donc peu significatif par rapport à l’effort de paramétrage qu’il nécessite. En effet, de nombreuses expérimentations sont nécessaires pour trouver un bon compromis pour la valeur de seuil de mémorisation. A l’inverse, l’approche bactériologique semble plus facile à réutiliser et généraliser.
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