Métodos de Inteligencia Artificial para la Optimización del Proceso de Pruebas de Software: Con ejemplos prácticos y ejercicios

Título original:

Artificial Intelligence Methods for Optimization of the Software Testing Process: With Practical Examples and Exercises

Contenido del libro:

Métodos de Inteligencia Artificial para la Optimización del Proceso de Pruebas de Software: Con Ejemplos Prácticos y Ejercicios presenta diferentes soluciones basadas en IA para superar la incertidumbre que se encuentra en muchos problemas iniciales de pruebas. El concepto de toma de decisiones inteligente se presenta como una empresa multicriterio y multiobjetivo. El libro proporciona directrices sobre cómo gestionar diversos tipos de incertidumbre con una toma de decisiones inteligente que puede ayudar a los expertos en la materia de muchas industrias a mejorar diversos procesos de una manera más eficiente.

El número de casos de prueba necesarios para probar un producto puede ser elevado (en la industria suelen crearse más de 10.000 casos de prueba). Ejecutar todos estos casos de prueba sin ningún orden en particular puede afectar a los resultados de la ejecución de la prueba, de ahí que este libro cubra la necesidad de un recurso exhaustivo sobre los temas de cómo, qué y por qué.

Para obtener más información sobre la serie de Elsevier Incertidumbre, técnicas computacionales e inteligencia de decisión, visite este enlace: https: //www.elsevier.com/books-and-journals/book-series/uncertainty-computational-techniques-and-decision-intelligence.