Generador de casos de prueba genético

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Generador de casos de prueba genético"

Transcripción

1 Generador de casos de prueba genético Álvaro Galán Piñero Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas, Universidad de Cádiz 24 de Septiembre / 42

2 Índice 1 Motivación y contexto 2 Planificación 3 Análisis 4 Diseño 5 Implementación 6 Demostración práctica 7 Conclusiones 2 / 42

3 Introducción Grupo UCASE Dentro de la línea de pruebas del software en el grupo de investigación UCASE se trabaja en la mejora de conjuntos de casos de prueba para composiciones de servicios Web escritas en WS-BPEL. BPEL Usado en algunas líneas de trabajo del grupo UCASE. Lenguaje para la composición de servicios web. Basado en XML. Sirve para el control centralizado de la invocaciones de diferentes servicios web. 3 / 42

4 Introducción Grupo UCASE Dentro de la línea de pruebas del software en el grupo de investigación UCASE se trabaja en la mejora de conjuntos de casos de prueba para composiciones de servicios Web escritas en WS-BPEL. BPEL Usado en algunas líneas de trabajo del grupo UCASE. Lenguaje para la composición de servicios web. Basado en XML. Sirve para el control centralizado de la invocaciones de diferentes servicios web. 3 / 42

5 Introducción Prueba de mutaciones Técnica de pruebas basada en introducir pequeños fallos sintácticos en el programa original obteniendo un nuevo programa llamado mutante. Objetivo: medir la calidad de un conjunto de casos de prueba. Ejemplo: Cambiar un operador relacional en una instrucción. precio > precio < Se ejecuta tanto el código original como el código mutado frente a un conjunto de casos de prueba pudiendo obtener: Mutantes vivos: las salidas son las mismas. Mutantes muertos: las salidas son distintas. Mutantes erróneos: se produce algún fallo durante la ejecución. 4 / 42

6 Introducción 5 / 42

7 Herramientas existentes Ya existía una herramienta que nos permitía evaluar la calidad de los mutantes. Problema existente: los casos de prueba había que generarlos a mano. Ahora se empieza a trabajar en mejorar la calidad de los casos de prueba y la automatización de su generación. TestGenerator En un Proyecto Fin de Carrera anterior, se decide realizar una prueba de concepto generando aleatoriamente los casos de prueba. Se crea un lenguaje para definir los tipos de datos que compondrán los casos de prueba. Se implementa TestGenerator, un generador aleatorio de datos. 6 / 42

8 Herramientas existentes Ya existía una herramienta que nos permitía evaluar la calidad de los mutantes. Problema existente: los casos de prueba había que generarlos a mano. Ahora se empieza a trabajar en mejorar la calidad de los casos de prueba y la automatización de su generación. TestGenerator En un Proyecto Fin de Carrera anterior, se decide realizar una prueba de concepto generando aleatoriamente los casos de prueba. Se crea un lenguaje para definir los tipos de datos que compondrán los casos de prueba. Se implementa TestGenerator, un generador aleatorio de datos. 6 / 42

9 Trabajo propuesto GAmeraHOM-ggen Mejorar la calidad del conjunto de casos de prueba generado de forma aleatoria. Realizarlo bajo el proceso marcado por un algoritmo genético. Objetivo: Obtener un nuevo conjunto de casos de prueba que maten al mayor número de mutantes posibles. 7 / 42

10 Subobjetivos Poder trabajar con los diferentes tipos que usan las composiciones en las que se trabajan actualmente en el grupo. Definir un fichero de configuración. Codificar los casos de prueba adecuadamente. Implementar los operadores necesarios de mutación y cruce genéticos y de selección y los generadores de nuevos individuos. Implementar los diferentes criterios de parada del algoritmo. Presentar los resultados en un formato compatible con las herramientas del grupo UCASE. 8 / 42

11 Etapas Diagrama de Gantt (I) 9 / 42

12 Etapas Diagrama de Gantt (II) 10 / 42

13 Etapas Diagrama de Gantt (III) 11 / 42

14 Esquema general 12 / 42

15 Requisitos de implementación Requisitos de implementación El lenguaje a utilizar deberá ser Java. Realización de pruebas unitarias mediante JUnit. El uso de un entorno de integración continua. Configuración de los parámetros de entrada con un fichero YAML. 13 / 42

16 Integración de la herramienta en el sistema actual GAmera es la herramienta para la generación y ejecución automática de mutantes para composiciones de Servicios Web en WS-BPEL. Está constituida por tres componentes principales. Arquitectura de GAmera 14 / 42

17 Conceptos básicos de algoritmos genéticos Individuo Nuestro individuo será cada uno de los casos de prueba. Codificado de la forma tipo y valor. Trabajará con los tipos de las composiciones actuales: Enteros. Flotantes. Cadenas. Listas. Tuplas. Población También llamado generación. Un conjunto de individuos forman una población. 15 / 42

18 Conceptos básicos de algoritmos genéticos Individuo Nuestro individuo será cada uno de los casos de prueba. Codificado de la forma tipo y valor. Trabajará con los tipos de las composiciones actuales: Enteros. Flotantes. Cadenas. Listas. Tuplas. Población También llamado generación. Un conjunto de individuos forman una población. 15 / 42

19 Estructura individuo Estructura general Estructura simple Estructura más compleja 16 / 42

20 Proceso seguido por el algoritmo genético 17 / 42

21 Crear población inicial 18 / 42

22 Crear población inicial Se leen los tipos y restricciones de cada una de las variables del fichero spec. Se genera usando TestGenerator un dato para cada variable de manera aleatoria. Juntos definen un caso de prueba. Repetimos el proceso para el tamaño de población correspondiente. 19 / 42

23 Calcular fitness 20 / 42

24 Calcular fitness Fitness Es un valor que nos informará de cuánto de bueno es un individuo. Fitness(I) = M j=1 t ij T t ij i=1 Es función del número de mutantes que mate. También debemos tener en cuenta el número de casos de prueba que maten a dicho mutante. 21 / 42

25 Ejemplo - Cálculo del fitness Matriz de ejecución E = (MxT ) = Las aptitudes de los 4 individuos son: F(I 1 ) = 1/3 + 1/ /2 = 5/6 F(I 2 ) = 0/3 + 0/ /2 = 0/6 F(I 3 ) = 1/3 + 0/ /2 = 5/6 F(I 4 ) = 1/3 + 1/ /2 = 8/6 22 / 42

26 Ejemplo - Cálculo del fitness Matriz de ejecución E = (MxT ) = Las aptitudes de los 4 individuos son: F(I 1 ) = 1/3 + 1/ /2 = 5/6 F(I 2 ) = 0/3 + 0/ /2 = 0/6 F(I 3 ) = 1/3 + 0/ /2 = 5/6 F(I 4 ) = 1/3 + 1/ /2 = 8/6 22 / 42

27 Comprobar criterios de parada 23 / 42

28 Comprobar criterios de parada Contador de generaciones Comprobar si se ha alcanzado un número de generaciones prefijado. Matar a un porcentaje de mutantes Objetivo principal de la herramienta. Estancamiento en la evolución del fitness máximo Comprobar si de manera consecutiva el fitness del mejor individuo no ha mejorado durante un número de generaciones prefijado. Estancamiento en la evolución del fitness medio Comprobar si de manera consecutiva la media del fitness de una población no ha mejorado durante un número de generaciones prefijado. 24 / 42

29 Generar nuevos individuos 25 / 42

30 Generar nuevos individuos Generador uniforme Se generan nuevos individuos sin atender a características de generaciones anteriores. Porcentaje de nuevos individuos definido en el fichero de configuración. 26 / 42

31 Seleccionar individuos población anterior 27 / 42

32 Seleccionar individuos Selector Porcentaje individuos a seleccionar por cada método definido en el fichero de configuración. La suma de los porcentajes definidos debe ser obligatoriamente uno. 28 / 42

33 Métodos de selección Selección uniforme Se selecciona un individuo de forma aleatoria, siguiendo una distribución uniforme. No influye el fitness que posea el individuo para su elección. Selección por ruleta 29 / 42

34 Aplicar operadores genéticos 30 / 42

35 Aplicar operadores genéticos Operadores genéticos Probabilidad de uso de cada operador definido en el fichero de configuración. La suma de los porcentajes definidos debe ser obligatoriamente uno. 31 / 42

36 Operadores disponibles Ejemplo cruce Ejemplo mutación 32 / 42

37 Mutación Mutación de entero o flotante valornuevo = valorantiguo ± tammutacion tammutacion = 1/probabilidad constmutacion Aleatorio(0 1) Mutación de una cadena Se genera un nuevo valor válido. Mutación de una lista Se cambia el tamaño de la lista de la siguiente forma: valornuevo = 1/probabilidad numeltos Aleatorio(0 1) Mutación de una tupla No se mutan. 33 / 42

38 Mutación Mutación de entero o flotante valornuevo = valorantiguo ± tammutacion tammutacion = 1/probabilidad constmutacion Aleatorio(0 1) Mutación de una cadena Se genera un nuevo valor válido. Mutación de una lista Se cambia el tamaño de la lista de la siguiente forma: valornuevo = 1/probabilidad numeltos Aleatorio(0 1) Mutación de una tupla No se mutan. 33 / 42

39 Mutación Mutación de entero o flotante valornuevo = valorantiguo ± tammutacion tammutacion = 1/probabilidad constmutacion Aleatorio(0 1) Mutación de una cadena Se genera un nuevo valor válido. Mutación de una lista Se cambia el tamaño de la lista de la siguiente forma: valornuevo = 1/probabilidad numeltos Aleatorio(0 1) Mutación de una tupla No se mutan. 33 / 42

40 Mutación Mutación de entero o flotante valornuevo = valorantiguo ± tammutacion tammutacion = 1/probabilidad constmutacion Aleatorio(0 1) Mutación de una cadena Se genera un nuevo valor válido. Mutación de una lista Se cambia el tamaño de la lista de la siguiente forma: valornuevo = 1/probabilidad numeltos Aleatorio(0 1) Mutación de una tupla No se mutan. 33 / 42

41 Ejemplo de fichero de configuración YAML Fichero YAML - Parte I populationsize: 6 seed: 42 executor:!!gamera.exec.bpelexecutor testsuite: LoanApprovalRPC/loanApprovalProcess-velocity.bpts originalprogram: LoanApprovalRPC/loanApprovalProcess.bpel outputfile: LoanApprovalRPC/loanApprovalProcess.bpel.out geneticoperators: -!!gamera.ggen.genetic.crossoveroperator {probability: 0.4} -!!gamera.ggen.genetic.mutationoperator {constantmutation: 10, probability: 0.6} individualgenerators:!!gamera.ggen.generate.uniformgenerator {} : {percent: 0.2} 34 / 42

42 Ejemplo de fichero de configuración YAML Fichero YAML - Parte II selectionoperators:!!gamera.ggen.select.uniformrandomselection {} : {percent: 0.3}!!gamera.ggen.select.RouletteSelection {} : {percent: 0.7} terminationconditions: -!!gamera.ggen.term.percentallmutantscondition {percent: 0.95} -!!gamera.ggen.term.generationcountcondition {count: 5} -!!gamera.ggen.term.stagnationmaximumfitness {count: 3} -!!gamera.ggen.term.stagnationaveragefitness {count: 3} loggers: -!!gamera.ggen.log.messagelogger {console: true, file: } -!!gamera.ggen.log.hoflogger {console: false, file: hof.txt} 35 / 42

43 Ejemplo de fichero de configuración YAML Fichero YAML - Parte III parser:!!testgen.parsers.spec.specparser {spec: LoanApprovalRPC/data.spec} formatter:!!testgen.formatters.velocityformatter {} generator:!!testgen.generators.uniformrandomgenerator {} individuals: - [4,1,3] - [7,1,3] - [11,1,1] - [13,2,1] - [16,2,1] - [25,5,1] 36 / 42

44 Jenkins Jenkins 37 / 42

45 Sonar Sonar 38 / 42

46 Demostración práctica 39 / 42

47 Concesión de un préstamo 40 / 42

48 Conclusiones Conclusiones y resultados obtenidos Satisfacción del grupo con los resultados obtenidos. Mejora en la calidad de los casos de prueba que se pueden obtener. Automatización de la generación. Alto grado de satisfacción personal. Trabajo en equipo. Conocimiento en multitud de tecnologías y herramientas, en principio desconocidas. Trabajo futuro Estudios estadísticos sobre la calidad de los casos de prueba generados. Implementar nuevos operadores genéticos. Por ejemplo el cruce a partir de más de un punto. 41 / 42

49 Conclusiones Conclusiones y resultados obtenidos Satisfacción del grupo con los resultados obtenidos. Mejora en la calidad de los casos de prueba que se pueden obtener. Automatización de la generación. Alto grado de satisfacción personal. Trabajo en equipo. Conocimiento en multitud de tecnologías y herramientas, en principio desconocidas. Trabajo futuro Estudios estadísticos sobre la calidad de los casos de prueba generados. Implementar nuevos operadores genéticos. Por ejemplo el cruce a partir de más de un punto. 41 / 42

50 Gracias por su atención 42 / 42

Propuesta de una arquitectura para la generación de mutantes de orden superior en WS-BPEL

Propuesta de una arquitectura para la generación de mutantes de orden superior en WS-BPEL Propuesta de una arquitectura para la generación de mutantes de orden superior en WS-BPEL Emma Blanco Muñoz, Antonio García Domínguez, Juan José Domínguez Jiménez, Inmaculada Medina Bulo Escuela Superior

Más detalles

Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas

Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Operadores de mutación de cobertura para WS-BPEL 2.0 Curso 2010-2011 Valentín Liñeiro Barea Cádiz, 16 de septiembre de 2011

Más detalles

Generación de código para Hibernate desde modelos UML

Generación de código para Hibernate desde modelos UML Generación de código para Hibernate desde modelos UML Alejandro Nogueiro Mariscal Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas, Universidad de Cádiz 24 de Septiembre 2012 1 / 35 Índice 1 Motivación y

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INGENIERÍA EN INFORMÁTICA GAMERAHOM, UN GENERADOR DE MUTANTES DE ORDEN SUPERIOR PARA COMPOSICIONES WS-BPEL Emma Blanco Muñoz Cádiz, Enero del 2012 ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

Más detalles

ETSIINGENIO 2009 DIBUJO DE GRAFOS MEDIANTE ALGORITMOS GENÉTICOS

ETSIINGENIO 2009 DIBUJO DE GRAFOS MEDIANTE ALGORITMOS GENÉTICOS ETSIINGENIO 2009 DIBUJO DE GRAFOS MEDIANTE ALGORITMOS GENÉTICOS EtsiIngenio Inteligencia Artificial 1 Raposo López Alejandro Sánchez Palacios Manuel Resumen dibujo de grafos mediante algoritmos genéticos

Más detalles

Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos

Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos MT 6 Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos Rosario Baltazar 1 Judith Esquivel Vázquez 2 Andrea Rada 3 Claudia Díaz 4 Resumen Durante los últimos 15

Más detalles

Arquitectura de Aplicaciones

Arquitectura de Aplicaciones 1 Capítulo 13: Arquitectura de aplicaciones. - Sommerville Contenidos del capítulo 13.1 Sistemas de procesamiento de datos 13.2 Sistemas de procesamiento de transacciones 13.3 Sistemas de procesamiento

Más detalles

ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS

ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS CUALIFICACIÓN PROFESIONAL ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS NIVEL DE CUALIFICACIÓN: 3 ÁREA COMPETENCIAL: INFORMATICA ÍNDICE 1. ESPECIFICACIÓN DE COMPETENCIA...3 1.1. COMPETENCIA GENERAL...3 1.2.

Más detalles

Tema I: Gestión de Proyectos Software: Planificación

Tema I: Gestión de Proyectos Software: Planificación Tema I: Gestión de Proyectos Software: Planificación Bibliografía Calvo-Manzano, J.A., Cervera, J., Fernández, L., Piattini, M. Aplicaciones Informáticas de Gestión. Una perspectiva de Ingeniería del Software.

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA DE GESTIÓN DESARROLLO DE COMPOSICIONES DE SERVICIOS WEB EN WS-BPEL 2.0 PARA LA APLICACIÓN DE LA PRUEBA DE MUTACIONES Álvaro Cortijo García

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INGENIERÍA INFORMÁTICA Generador de casos de prueba basado en estrategias personalizables Miguel Ángel Pérez Montero 18 de julio de 2013 ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INGENIERO

Más detalles

Introducción a los Algoritmos Genéticos

Introducción a los Algoritmos Genéticos Introducción a los Algoritmos Genéticos Francisco José Ribadas Pena INTELIGENCIA ARTIFICIAL 5 Informática ribadas@uvigo.es 17 de octubre de 2005 c FJRP 2005 ccia IA Métodos de 8 < : 1 Introducción 9 =

Más detalles

Generación dinámica de invariantes en composiciones de servicios web con WS-BPEL. Manuel Palomo Duarte

Generación dinámica de invariantes en composiciones de servicios web con WS-BPEL. Manuel Palomo Duarte Generación dinámica de invariantes en composiciones de servicios web con WS-BPEL Manuel Palomo Duarte Índice Introducción SOA y WS-BPEL Prueba de software con invariantes Trabajo realizado Generación dinámica

Más detalles

a la distancia de unclic

a la distancia de unclic Base de Datos de Estadísticas de Comercio Exterior El comercio exterior de España en su PC a la distancia de unclic Centro de Documentación y Gestión de Comercio Exterior La herramienta más potente, flexible

Más detalles

Grado en Ingeniería Informática

Grado en Ingeniería Informática Primer Curso Primer semestre ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA Chile, 1 11002-CÁDIZ Teléfono: 95 015100 Fax: 95 015101 Más información: www.uca.es/ingenieria Itinerario curricular recomendado ENSEÑANZAS Cálculo

Más detalles

Capitulo 3. Test Driven Development

Capitulo 3. Test Driven Development Capitulo 3. Test Driven Development 3.1 Uso de JUnit como framework para realizar pruebas unitarias Como ya se mencionó en el marco teórico Test Driven Development es una técnica de programación extrema

Más detalles

Algunas aclaraciones para la realización de matrícula del. Grado en Ingeniería Informática. Curso 2013 2014

Algunas aclaraciones para la realización de matrícula del. Grado en Ingeniería Informática. Curso 2013 2014 Algunas aclaraciones para la realización de matrícula del Grado en Ingeniería Informática Curso 2013 2014 Modalidad de enseñanza: Los alumnos tendrán que optar al matricularse por una de las dos modalidades

Más detalles

Un comité de la organización ANSI (American National Standards Institute) aborda la problemática del almacenamiento de datos para su procesamiento en

Un comité de la organización ANSI (American National Standards Institute) aborda la problemática del almacenamiento de datos para su procesamiento en 15/05/2012 1 Un comité de la organización ANSI (American National Standards Institute) aborda la problemática del almacenamiento de datos para su procesamiento en aplicaciones informáticas en 1975. 2 Como

Más detalles

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo Laboratorio de Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos Universidade

Más detalles

ASIGNATURA FECHA HORA AULA. Matemática Discreta 25-ene 16,00-19,00 LAB. 7. Álgebra Lineal 06-feb 09,00-12,00 LAB. 7

ASIGNATURA FECHA HORA AULA. Matemática Discreta 25-ene 16,00-19,00 LAB. 7. Álgebra Lineal 06-feb 09,00-12,00 LAB. 7 EXÁMENES FEBRERO - CURSO 2015-2016 PRIMER CURSO - GRUPO B Matemática Discreta 25-ene 16,00-19,00 LAB. 7 Álgebra Lineal 06-feb 09,00-12,00 LAB. 7 EXÁMENES JUNIO - CURSO 2015-2016 PRIMER CURSO - GRUPO B

Más detalles

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 6. Actualización

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 6. Actualización Página 1 de 19 CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL Familia Profesional Informática y Comunicaciones Nivel 3 Código IFC303_3 Versión 6 Situación Contraste externo Actualización

Más detalles

TEMARIO DE PROFESORES TÉCNICOS DE F.P. SISTEMAS Y APLICACIONES INFORMÁTICAS

TEMARIO DE PROFESORES TÉCNICOS DE F.P. SISTEMAS Y APLICACIONES INFORMÁTICAS TEMARIO DE PROFESORES TÉCNICOS DE F.P. SISTEMAS Y APLICACIONES INFORMÁTICAS "Publicado en el B.O.E. de 13 de febrero de 1.996" OCTUBRE 1997 SISTEMAS Y APLICACIONES INFORMÁTICAS 1. Representación y comunicación

Más detalles

Distinguir las diferentes estructuras de repetición utilizadas en problemas con ciclos: mientras, haga-mientras, repita-hasta, para.

Distinguir las diferentes estructuras de repetición utilizadas en problemas con ciclos: mientras, haga-mientras, repita-hasta, para. ESTRUCTURAS DE REPETICIÓN OBJETIVOS Aprender a construir grandes y complejos problemas a través de la ejecución repetida de una secuencia de proposiciones llamados ciclos o estructuras repetitivas. Distinguir

Más detalles

Enterprise Architect

Enterprise Architect Procesadores de Lenguajes II Enterprise Architect Adolfo Barroso Espinosa Juan Manuel Chaves Pérez Clement Désiles Leví Orta Caro Universidad de Cádiz Enero de 2012 Esquema 1 Introducción 2 Herramientas

Más detalles

Gestión de proyectos

Gestión de proyectos Gestión de proyectos Este curso aborda cómo establecer un sistema organizativo de los recursos humanos de una empresa u organización para aumentar su eficiencia y productividad, eliminando procesos inútiles,

Más detalles

Procesamiento Digital de Imágenes. Pablo Roncagliolo B. Nº 22. Algoritmos Genéticos. prb@2007 2

Procesamiento Digital de Imágenes. Pablo Roncagliolo B. Nº 22. Algoritmos Genéticos. prb@2007 2 Procesamiento Digital de Imágenes Pablo Roncagliolo B. Nº 22 prb@2007 2 1 El núcleo de cada célula humana contiene una base de datos química. Esta base de datos contiene todas las instrucciones que la

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA DE SISTEMAS Desarrollo de una composición de servicios web de un proceso de negocio para una aplicación bancaria en WS-BPEL 2.0 Juan Antonio

Más detalles

Grado en Ingeniería Informática

Grado en Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA Chile, 1 11002-CÁDIZ Teléfono: 95 015100 Fax: 95 015101 Más información: www.uca.es/ingenieria Itinerario curricular recomendado ENSEÑANZAS

Más detalles

Implementación de un framework para la generación dinámica de invariantes en composiciones de servicios web con WS-BPEL

Implementación de un framework para la generación dinámica de invariantes en composiciones de servicios web con WS-BPEL Implementación de un framework para la generación dinámica de invariantes en composiciones de servicios web con WS-BPEL Antonio García Domínguez, Manuel Palomo Duarte e Inmaculada Medina Bulo Departamento

Más detalles

ECJ GENETIC. A Java-based Evolutionary Computation and Genetic Programming Research System. Néstor Arias (naariasm@unal.edu.co)

ECJ GENETIC. A Java-based Evolutionary Computation and Genetic Programming Research System. Néstor Arias (naariasm@unal.edu.co) ECJ GENETIC A Java-based Evolutionary Computation and Genetic Programming Research System Néstor Arias (naariasm@unal.edu.co) CONTENIDO Qué es ECJ? Características Generales. Características de GP. Proceso

Más detalles

El proyecto ediversa. > Presentación Técnica

El proyecto ediversa. > Presentación Técnica El proyecto ediversa > Presentación Técnica Contenidos > Introducción y objetivos > Esquema general de la solución > Provisión del servicio > Ejemplo: envío y recepción de un pedido 2 Introducción y objetivos

Más detalles

TOPICOS IV: ING. YIM APESTEGUI FLORENTINO

TOPICOS IV: ING. YIM APESTEGUI FLORENTINO 1 2 MIGRACIÓN DE DATOS E INTEGRACIÓN ENTRE SISTEMAS. Actividades propias de la INGENIERÍA DE SISTEMAS E INF. Se requiere conocimientos técnicos y fundamentales. Planificación y Ejecución. 3 PROCESO DE

Más detalles

UTgeNes - Framework para Implementación y Estudio de Algoritmos

UTgeNes - Framework para Implementación y Estudio de Algoritmos UTgeNes - Framework para Implementación y Estudio de Algoritmos Genéticos Abstract UTgeNes es un framework para la implementación y estudio de algoritmos genéticos propuesto para la realización de trabajos

Más detalles

Métodos evolutivos de Optimización. Prof. Cesar de Prada Dpto. Ingeneiria de Sitemas y Automática Universidad de Valladolid

Métodos evolutivos de Optimización. Prof. Cesar de Prada Dpto. Ingeneiria de Sitemas y Automática Universidad de Valladolid Métodos evolutivos de Optimización Prof. Cesar de Prada Dpto. Ingeneiria de Sitemas y Automática Universidad de Valladolid Indice Introducción Método de Montecarlo Algoritmos genéticos Tabú Search Simulated

Más detalles

Algoritmos Genéticos. Introduccion a la Robótica Inteligente

Algoritmos Genéticos. Introduccion a la Robótica Inteligente Algoritmos Genéticos Introduccion a la Robótica Inteligente 7 Marzo 2014 (IRIN) AGs 7/03/2014 1 / 43 Índice 1 Introducción 2 Algoritmos Genéticos 3 Algunos Fundamentos Matemáticos 4 Conclusiones (IRIN)

Más detalles

Búsqueda Local. cbea (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2011/2012 1 / 33

Búsqueda Local. cbea (LSI-FIB-UPC) Inteligencia Artificial Curso 2011/2012 1 / 33 Introducción Búsqueda Local A veces el camino para llegar a la solución no nos importa, buscamos en el espacio de soluciones Queremos la mejor de entre las soluciones posibles alcanzable en un tiempo razonable

Más detalles

Estructuras de Control - Diagrama de Flujo

Estructuras de Control - Diagrama de Flujo RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ALGORITMOS Ingeniería en Computación Ingeniería en Informática UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN LUIS DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA AÑO 2015 Índice 1. Programación estructurada 2 1.1.

Más detalles

ORGANIZACIÓN DE LOS SERVICIOS INFORMÁTICOS

ORGANIZACIÓN DE LOS SERVICIOS INFORMÁTICOS 1 ORGANIZACIÓN DE LOS SERVICIOS INFORMÁTICOS INTRODUCCIÓN La realización de trabajos utilizando los medios informáticos de una empresa requiere una cierta organización y destreza relativa tanto a los equipos,

Más detalles

Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica

Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica C1. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar

Más detalles

Aseguramiento de la calidad y pruebas de software

Aseguramiento de la calidad y pruebas de software Aseguramiento de la calidad y pruebas de software 5- Pruebas del software Automatización de pruebas unitarias Blanca A. Vargas Govea vargasgovea@itesm.mx Abril 23, 2013 Contenido Automatización de pruebas

Más detalles

Introducción a la programación en R

Introducción a la programación en R Programación en R 1 Introducción a la programación en R Qué es un programa de ordenador? Un programa de ordenador consiste en una secuencia de instrucciones que un ordenador pueda entender. El procesador

Más detalles

Herramientas para la mejora del proceso de desarrollo de aplicaciones J2EE.

Herramientas para la mejora del proceso de desarrollo de aplicaciones J2EE. Herramientas para la mejora del proceso de desarrollo de aplicaciones J2EE. Iván Ruiz Rube Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos Universidad de Cádiz Agenda Introducción Control del Código

Más detalles

Qué ofrece la programación en AutoCAD? Qué necesito para empezar a programar? Qué es C# y.net? Autor: Jorge A. Díez Pomares Laboratorio de C.A.D.

Qué ofrece la programación en AutoCAD? Qué necesito para empezar a programar? Qué es C# y.net? Autor: Jorge A. Díez Pomares Laboratorio de C.A.D. Qué ofrece la programación en AutoCAD? Qué necesito para empezar a programar? Qué es C# y.net? Laboratorio de C.A.D. UMH 1 1.1. INTRODUCCIÓN 1.2. SOFTWARE NECESARIO 1.3. CONFIGURACIÓN DEL PROYECTO EN VS2010

Más detalles

Algoritmos Genéticos.

Algoritmos Genéticos. Algoritmos Genéticos. Miguel Cárdenas Montes, Antonio Gómez Iglesias Centro de Investigaciones Energéticas Medioambientales y Tecnológicas, Madrid, Spain miguel.cardenas@ciemat.es 15-19 de Octubre de 2011

Más detalles

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización

CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Página 1 de 17 CUALIFICACIÓN PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS PROFESIONAL Familia Profesional Informática y Comunicaciones Nivel 3 Código IFC303_3 Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Competencia

Más detalles

Técnicas Avanzadas de Testing Automatizado

Técnicas Avanzadas de Testing Automatizado Técnicas Avanzadas de Testing Automatizado Criterios de cobertura: Caja blanca/caja negra Clases de Equivalencia Valores de borde Cobertura basada en flujo de control CodeCover Mutación Jumble Criterios

Más detalles

Ingeniería Energética E-ISSN: 1815-5901 orestes@cipel.ispjae.edu.cu. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría. Cuba

Ingeniería Energética E-ISSN: 1815-5901 orestes@cipel.ispjae.edu.cu. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría. Cuba Ingeniería Energética E-ISSN: 1815-5901 orestes@cipel.ispjae.edu.cu Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría Cuba Carvajal- Pérez, Raúl Nicolás Un Algoritmo Genético Especializado en Planeamiento

Más detalles

Un algoritmo genético híbrido para resolver el EternityII. Rico, Martin; Ros, Rodrigo Directora: Prof. Dra. Irene Loiseau

Un algoritmo genético híbrido para resolver el EternityII. Rico, Martin; Ros, Rodrigo Directora: Prof. Dra. Irene Loiseau Un algoritmo genético híbrido para resolver el EternityII Rico, Martin; Ros, Rodrigo Directora: Prof. Dra. Irene Loiseau Temas Temas Introducción Eternity II Historia Descripción Demo Metaheurísticas Algoritmos

Más detalles

Grado en Ingeniería Informática

Grado en Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática Competencias Generales y trasversales De acuerdo con la resolución del Consejo de Universidades de fecha 3 de marzo de 2009, para obtener este título de grado en ingeniería

Más detalles

Hacia la Integración de Técnicas de Pruebas en Metodologías Dirigidas por Modelos para SOA

Hacia la Integración de Técnicas de Pruebas en Metodologías Dirigidas por Modelos para SOA Hacia la Integración de Técnicas de Pruebas en Metodologías Dirigidas por Modelos para SOA Antonio García Domínguez Inmaculada Medina Bulo Mariano Marcos Bárcena Universidad de Cádiz Escuela Superior de

Más detalles

CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización

CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL. Nivel 3. Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Página 1 de 16 CUALIFICACIÓN SISTEMAS DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN PROFESIONAL Familia Profesional Informática y Comunicaciones Nivel 3 Código IFC304_3 Versión 5 Situación RD 1201/2007 Actualización Competencia

Más detalles

PROGRAMA DE ESTUDIO. Horas de Práctica

PROGRAMA DE ESTUDIO. Horas de Práctica PROGRAMA DE ESTUDIO Nombre de la asignatura: MODELADO Y SIMULACIÓN DE PROCESOS Clave: IQM12 Ciclo Formativo: Básico ( ) Profesional (X) Especializado ( ) Fecha de elaboración: 7 DE MARZO DE 2015 Horas

Más detalles

RIESGO Y PROBABILIDAD

RIESGO Y PROBABILIDAD RIESGO Y PROBABILIDAD Debido a la naturaleza del proyecto, se pueden presentar riesgos, por ejemplo actividades complejas que no se han realizado antes, nuevas tecnologías, actividades de investigación,

Más detalles

Programación en lenguaje C++

Programación en lenguaje C++ Programación en Lenguaje C++ Objetivos Unidad Tema Subtema Objetivos VI 6.1 Metodología de la programación Metodologías Diseños de algoritmos Creación de algoritmos Entender y aplicar los pasos a seguir

Más detalles

Trabajo final de Ingeniería

Trabajo final de Ingeniería UNIVERSIDAD ABIERTA INTERAMERICANA Trabajo final de Ingeniería Weka Data Mining Jofré Nicolás 12/10/2011 WEKA (Data Mining) Concepto de Data Mining La minería de datos (Data Mining) consiste en la extracción

Más detalles

Ingeniería del Software. Pruebas. Pruebas en el PUD. Las pruebas del software. Tipos de prueba Estrategias de prueba

Ingeniería del Software. Pruebas. Pruebas en el PUD. Las pruebas del software. Tipos de prueba Estrategias de prueba Pruebas Pruebas en el PUD Las pruebas del software Diseño de casos de prueba Tipos de prueba Estrategias de prueba 1 2 Iteración en PUD Planificación de la Iteración Captura de requisitos: Modelo de casos

Más detalles

OPTIMIZACIÓN DE TRANSFORMACIONES LINEALES DE DATOS MEDIANTE BUSQUEDA LOCAL

OPTIMIZACIÓN DE TRANSFORMACIONES LINEALES DE DATOS MEDIANTE BUSQUEDA LOCAL OPTIMIZACIÓN DE TRANSFORMACIONES LINEALES DE DATOS MEDIANTE BUSQUEDA LOCAL INGENIERIA INFORMATICA AUTOR: FRANCISCO GODOY MUÑOZ-TORRERO TUTOR: JOSE MARIA VALLS FERRAN CO-DIRECTOR: RICARDO ALER MUR Contenidos

Más detalles

Ingeniería Técnica en Informática de Gestión

Ingeniería Técnica en Informática de Gestión ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA Ingeniería Técnica en Informática de Gestión Integración de un Motor WS-BPEL 2.0 Alternativo en el Marco de Análisis de Mutaciones MuBPEL Curso 2013-2014 Olga Mena Gutiérrez

Más detalles

Estándares para el Uso de Herramientas de Desarrollo y Plataformas de Aplicaciones Web

Estándares para el Uso de Herramientas de Desarrollo y Plataformas de Aplicaciones Web Secretaría de Planificación Estratégica Oficina de Informática Estándares para el Uso de Herramientas de Desarrollo y Plataformas de Aplicaciones Web VERSIÓN 4 Julio 2009 Índice 1. Generalidades... 3 1.1

Más detalles

Guı a dida ctica curso Apoyo a la preparacio n para el acceso por promocio n interna al Cuerpo de Te cnicos Auxiliares de Informa tica de la

Guı a dida ctica curso Apoyo a la preparacio n para el acceso por promocio n interna al Cuerpo de Te cnicos Auxiliares de Informa tica de la Guı a dida ctica curso Apoyo a la preparacio n para el acceso por promocio n interna al Cuerpo de Te cnicos Auxiliares de Informa tica de la Administracio n del Estado 2015 Abril,2015 ÍNDICE ÍNDICE...

Más detalles

51 Int. CI.: G06F 17/30 (2006.01) TRADUCCIÓN DE PATENTE EUROPEA

51 Int. CI.: G06F 17/30 (2006.01) TRADUCCIÓN DE PATENTE EUROPEA 19 OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA 11 Número de publicación: 2 460 021 1 Int. CI.: G06F 17/ (06.01) 12 TRADUCCIÓN DE PATENTE EUROPEA T3 96 Fecha de presentación y número de la solicitud europea:

Más detalles

Jaume Aragonés Ferrero Sergio Luján Mora Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos

Jaume Aragonés Ferrero Sergio Luján Mora Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos Elaboración de una aplicación informática para la confección de exámenes tipo test y su exportación al Campus Virtual Jaume Aragonés Ferrero Sergio Luján Mora Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos

Más detalles

UNIVERSIDAD: FRANCISCO DE VITORIA. Titulación de Formación Profesional: Administración de Sistemas Informáticos en Red

UNIVERSIDAD: FRANCISCO DE VITORIA. Titulación de Formación Profesional: Administración de Sistemas Informáticos en Red Titulación de Formación Profesional: Administración de Sistemas Informáticos en Red Titulación Universitaria: Graduado en Ingeniería Informática (Plan 2) () FUNDAMENTOS DE HARDWARE Fundamentos de Ingeniería

Más detalles

INGENIAS: Desarrollo dirigido por modelos de SMA

INGENIAS: Desarrollo dirigido por modelos de SMA INGENIAS: Desarrollo dirigido por modelos de SMA Juan Pavón Mestras jpavon@pdi.ucm.es Dep. de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial Universidad Complutense Madrid http://grasia.fdi.ucm.es Objetivo

Más detalles

COMPUTACIÓN EVOLUTIVA (CE) PROGRAMACIÓN GENÉTICA EVOLUCIÓN GRAMATICAL PROGRAMACIÓN POR EXPRESIÓN GENÉTICA

COMPUTACIÓN EVOLUTIVA (CE) PROGRAMACIÓN GENÉTICA EVOLUCIÓN GRAMATICAL PROGRAMACIÓN POR EXPRESIÓN GENÉTICA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA (CE) PROGRAMACIÓN GENÉTICA EVOLUCIÓN GRAMATICAL PROGRAMACIÓN POR EXPRESIÓN GENÉTICA Angel García Baños Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad del Valle 04 de

Más detalles

Módulo Gestoría. Información de usuario. Release notes. v. 8.5.2.0 a v. 8.5.2.3 UNIT4 2010. Ref. gev8523u.docx

Módulo Gestoría. Información de usuario. Release notes. v. 8.5.2.0 a v. 8.5.2.3 UNIT4 2010. Ref. gev8523u.docx Módulo Gestoría Información de usuario Release notes v. 8.5.2.0 a UNIT4 2010 Ref. gev8523u.docx Módulo Gestoría Tabla de contenido Tabla de contenido 1. Introducción... 1 2. Requerimientos.... 1 2.1. Requerimientos

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA DE GESTIÓN Generador de casos de prueba aleatorio basado en especificaciones abstractas Miguel Ángel Pérez Montero 20 de febrero de 2012

Más detalles

Innovación, Calidad e Ingeniería del Software

Innovación, Calidad e Ingeniería del Software Revista Española de Innovación, Calidad e Ingeniería del Software Volumen 7, No. 1, abril, 2011 Web de la editorial: www.ati.es Web de la revista: www.ati.es/reicis E-mail: calidadsoft@ati.es ISSN: 1885-4486

Más detalles

ALGORITMICA Y PROGRAMACION POR OBJETOS I

ALGORITMICA Y PROGRAMACION POR OBJETOS I ALGORITMICA Y PROGRAMACION POR OBJETOS I Nivel 2 Definiendo situaciones y manejando casos Marcela Hernández Hoyos Qué vamos a aprender en este nivel: Diferencia entre clase y objeto Modelar características

Más detalles

Introducción a MuBPEL

Introducción a MuBPEL Introducción Uso Diseño Herramientas Herramienta de pruebas de mutaciones para WS-BPEL Grupo UCASE de Ingeniería del Software Universidad de Cádiz 17 de abril de 2012 Introducción Uso Diseño Herramientas

Más detalles

Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura

Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura Metodología de Ingeniería del Software para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información del Gobierno de Extremadura Página 1 de 23 Índice del Documento 1.- Introducción... Página 4 2.- Propuesta

Más detalles

DESARROLLO DE SOFTWARE DE CALIDAD: EXTREME PROGRAMMING Y HERRAMIENTAS OPENSOURCE. Mª Carmen Bartolomé. mcbartolome@qualityobjects.

DESARROLLO DE SOFTWARE DE CALIDAD: EXTREME PROGRAMMING Y HERRAMIENTAS OPENSOURCE. Mª Carmen Bartolomé. mcbartolome@qualityobjects. DESARROLLO DE SOFTWARE DE CALIDAD: EXTREME PROGRAMMING Y HERRAMIENTAS OPENSOURCE Mª Carmen Bartolomé mcbartolome@qualityobjects.com Índice Introducción a extreme Programming (XP) Herramientas OpenSource

Más detalles

Ingeniería Superior de Informática. Curso 3º. Sistemas Operativos. Examen Final. TEORÍA. 31 de Enero de 2005

Ingeniería Superior de Informática. Curso 3º. Sistemas Operativos. Examen Final. TEORÍA. 31 de Enero de 2005 Ingeniería Superior de Informática. Curso º. Sistemas Operativos. Examen Final. TEORÍA. de Enero de 005 Nombre: DNI:. ( puntos). La TFA es la tabla que, en UNIX, guarda los punteros de posición de cada

Más detalles

LECCIÓN 8: CIRCUITOS Y ALGORITMOS DE MULTIPLICACIÓN DE ENTEROS

LECCIÓN 8: CIRCUITOS Y ALGORITMOS DE MULTIPLICACIÓN DE ENTEROS ESTRUCTURA DE COMPUTADORES Pag. 8.1 LECCIÓN 8: CIRCUITOS Y ALGORITMOS DE MULTIPLICACIÓN DE ENTEROS 1. Circuitos de multiplicación La operación de multiplicar es mas compleja que la suma y por tanto se

Más detalles

Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI)

Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) OFERTAS TECNOLÓGICAS 1) GESTIÓN ORGANIZACIONAL Y LOGÍSTICA INTEGRADA: TÉCNICAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN 2) GESTIÓN

Más detalles

capacitación y guía para el desarrollo de software Pruebas de Software Pruebas de Software 1

capacitación y guía para el desarrollo de software Pruebas de Software Pruebas de Software 1 Pruebas de Software Pruebas de Software 1 PRUEBAS DE SOFTWARE... 3 INTRODUCCIÓN... 3 Definiciones [1]... 3 Filosofía y Economía... 4 Justificación... 4 PRINCIPIOS [1]... 7 NIVELES DE PRUEBAS... 8 TIPOS

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL TESTING BASADO EN MODELOS

INTRODUCCIÓN AL TESTING BASADO EN MODELOS INTRODUCCIÓN AL TESTING BASADO EN MODELOS SEMANA DE LA CIENCIA Y DE LA INGENIERÍA. UNIVERSIDAD DE CÁDIZ. Manuel Núñez - Universidad Complutense de Madrid WARNING! El uso que haré del castellano en esta

Más detalles

Algoritmos y Diagramas de Flujo 2

Algoritmos y Diagramas de Flujo 2 Algoritmos y Diagramas de Flujo 2 Programación Java NetBeans 7.0 RPC Contenido 2.1 Algoritmo...1 Fase de creación de un algoritmo...1 Herramientas de un algoritmo...2 2.2 Diagrama de Flujo...2 Símbolos

Más detalles

Desarrollo de Aplicaciones con Tecnologías Web

Desarrollo de Aplicaciones con Tecnologías Web Desarrollo de Aplicaciones con Tecnologías Web Código: Modalidad: Distancia Duración: 100 Horas. Objetivos: La presente formación se ajusta al itinerario formativo del Certificado de Profesionalidad IFCD0210

Más detalles

Redes de Kohonen y la Determinación Genética de las Clases

Redes de Kohonen y la Determinación Genética de las Clases Redes de Kohonen y la Determinación Genética de las Clases Angel Kuri Instituto Tecnológico Autónomo de México Octubre de 2001 Redes Neuronales de Kohonen Las Redes de Kohonen, también llamadas Mapas Auto-Organizados

Más detalles

COPIAS DE SEGURIDAD AUTOMÁTICAS DE DIRECCIONES CALLEÇPAÑA

COPIAS DE SEGURIDAD AUTOMÁTICAS DE DIRECCIONES CALLEÇPAÑA COPIAS DE SEGURIDAD AUTOMÁTICAS DE DIRECCIONES CALLEÇPAÑA Autor: Carlos Javier Martín González. Licenciado en Física Teórica por la Universidad Autónoma de Madrid. Analista programador y funcional. Desarrollador

Más detalles

Prácticas: Introducción a la programación en Java. Informática (1º Ingeniería Civil) Curso 2011/2012

Prácticas: Introducción a la programación en Java. Informática (1º Ingeniería Civil) Curso 2011/2012 Prácticas: Introducción a la programación en Java Informática (1º Ingeniería Civil) Índice Introducción a Java y al entorno de desarrollo NetBeans Estructura de un programa Tipos de datos Operadores Sentencias

Más detalles

TEMA 1: VISIÓN GENERAL DE LOS SISTEMAS OPERATIVOS

TEMA 1: VISIÓN GENERAL DE LOS SISTEMAS OPERATIVOS TEMA 1: VISIÓN GENERAL DE LOS SISTEMAS OPERATIVOS 1. Concepto de Sistema Operativo. Funciones Un sistema operativo (S.O.) es un programa o conjunto de programas de control que tiene por objeto facilitar

Más detalles

I GE IERÍA DEL SOFTWARE. Mª Dolores Carballar Falcón 28935146L

I GE IERÍA DEL SOFTWARE. Mª Dolores Carballar Falcón 28935146L I GE IERÍA DEL SOFTWARE. Mª Dolores Carballar Falcón 28935146L REFERE CIA AL SISTEMA EDUCATIVO ACTUAL. Los contenidos de este tema, están enfocados a introducir al alumno en el concepto de Ingeniería del

Más detalles

Metodología y Framework para el Desarrollo de Aplicaciones Científicas con Computación de Alto Rendimiento a través de Servicios Web

Metodología y Framework para el Desarrollo de Aplicaciones Científicas con Computación de Alto Rendimiento a través de Servicios Web Metodología y Framework para el Desarrollo de Aplicaciones Científicas con Computación de Alto Rendimiento a través de Servicios Web J.Corral-García, D.Cortés-Polo, C.Gómez-Martín, J.L.González-Sánchez

Más detalles

9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión.

9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión. TEMA 9 TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN CONTABLE 9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de

Más detalles

1 ELEMENTOS BASICOS DEL LENGUAJE

1 ELEMENTOS BASICOS DEL LENGUAJE 1 ELEMENTOS SICOS DEL LENGUJE Contenido: Variables su declaracion y asignacion Caracteres en java Secuencias de escape y comentarios Tipos de datos Operadores aritméticos, relacionales y lógicos Entrada

Más detalles

Algoritmos Genéticos Y

Algoritmos Genéticos Y Algoritmos Genéticos Y Optimización n Heurística Dr. Adrian Will Grupo de Aplicaciones de Inteligencia Artificial Universidad Nacional de Tucumán awill@herrera.unt.edu.ar Operadores de Mutación El operador

Más detalles

Algoritmos genéticos como métodos de aproximación analítica y búsqueda de óptimos locales

Algoritmos genéticos como métodos de aproximación analítica y búsqueda de óptimos locales Algoritmos genéticos como métodos de aproximación analítica y búsqueda de óptimos locales Jorge Salas Chacón A03804 Rubén Jiménez Goñi A93212 Juan Camilo Carrillo Casas A91369 Marco Vinicio Artavia Quesada

Más detalles

6. TARJETA TELEFÓNICA: MARCACIÓN, DETECCIÓN DE PASO A FALTA, TONOS, PULSOS, INTERRUPCIÓN

6. TARJETA TELEFÓNICA: MARCACIÓN, DETECCIÓN DE PASO A FALTA, TONOS, PULSOS, INTERRUPCIÓN 6. TARJETA TELEFÓNICA: MARCACIÓN, DETECCIÓN DE PASO A FALTA, TONOS, PULSOS, INTERRUPCIÓN 6.1 INTRODUCCIÓN En este capítulo se comentan las funciones relacionadas con la tarjeta interfaz de línea telefónica

Más detalles

Introducción al Proceso de Pruebas.

Introducción al Proceso de Pruebas. Introducción al Proceso de Pruebas. Javier Gutiérrez / javierj@us.es Introducción al proceso de pruebas Objetivo: repasar las ideas principales sobre las pruebas del software y, en concreto, las que usaremos

Más detalles

1º CFGS ASIR IMPLANTACIÓN DE SISTEMAS OPERATIVOS

1º CFGS ASIR IMPLANTACIÓN DE SISTEMAS OPERATIVOS 1º CFGS ASIR IMPLANTACIÓN DE SISTEMAS OPERATIVOS OBJETIVOS La formación del módulo contribuye a alcanzar los objetivos generales de este ciclo formativo que se relacionan a continuación: a. Analizar la

Más detalles

Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia ISSN: 0120-6230 revista.ingenieria@udea.edu.co Universidad de Antioquia Colombia

Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia ISSN: 0120-6230 revista.ingenieria@udea.edu.co Universidad de Antioquia Colombia Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia ISSN: 0120-6230 revista.ingenieria@udea.edu.co Universidad de Antioquia Colombia Tabares, Héctor; Hernández, Jesús Pronóstico puntos críticos de

Más detalles

CONFECCIÓN Y PUBLICACIÓN DE PÁGINAS WEB

CONFECCIÓN Y PUBLICACIÓN DE PÁGINAS WEB CONFECCIÓN Y PUBLICACIÓN DE PÁGINAS WEB Certificado de profesionalidad IFCD0110 CONFECCIÓN Y PUBLICACIÓN DE PÁGINAS WEB Familia Profesional: Informática y Comunicaciones Área profesional: Desarrollo Código:

Más detalles

PFC- Aplicaciones Web para trabajo colaborativo:

PFC- Aplicaciones Web para trabajo colaborativo: PFC- Aplicaciones Web para trabajo colaborativo: Aplicación para Control de una Integración de S.I. 2º Ciclo Ingeniería Informática Curso 2011-2012 Consultor : Fatos Xhafa Autor : Miguel Angel Pineda Cruz

Más detalles

PLAN DE PRUEBAS SISTEMA DE GESTIÓN HOSPITALARIA. Plan de Pruebas. File: 20130211-QA-INF-V2-PLAN DE PRUEBAS.odt STD-INF-GENERAL Versión: 1.

PLAN DE PRUEBAS SISTEMA DE GESTIÓN HOSPITALARIA. Plan de Pruebas. File: 20130211-QA-INF-V2-PLAN DE PRUEBAS.odt STD-INF-GENERAL Versión: 1. Cliente: FCM-UNA Página 1 de 14 PLAN DE PRUEBAS SISTEMA DE GESTIÓN HOSPITALARIA Cliente: FCM-UNA Página 2 de 14 Tabla de contenido 1. INTRODUCCIÓN 1.1. PROPÓSITO 1.2. ALCANCE 1.3. DEFINICIONES, ACRÓNIMOS

Más detalles

Indizen Labs imade. Marco de Desarrollo Aplicaciones de Indizen

Indizen Labs imade. Marco de Desarrollo Aplicaciones de Indizen Indizen Labs imade Marco de Desarrollo Aplicaciones de Indizen Índice de contenidos Indizen Labs Introducción a imade Metodología imade Arquitectura imade Herramientas imade Indizen Labs Indizen Labs Son

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE I GE IERÍA

ESCUELA SUPERIOR DE I GE IERÍA ESCUELA SUPERIOR DE I GE IERÍA SEGU DO CICLO E I GE IERÍA I FORMÁTICA ANALIZADOR DE SERVICIOS WEB BASADOS EN WSDL 1.1 PARA PRUEBAS PARAMÉTRICAS Cristina Jiménez Gavilán Cádiz, Mayo 2011 ESCUELA SUPERIOR

Más detalles

FORMACIÓN Principios de la programación orientada a objetos

FORMACIÓN Principios de la programación orientada a objetos FORMACIÓN Principios de la programación orientada a objetos En un mercado laboral en constante evolución, la formación continua de los profesionales debe ser una de sus prioridades. En Galejobs somos conscientes

Más detalles

RAE INFORMÁTICA ENERO

RAE INFORMÁTICA ENERO Guía RAE INFORMÁTICA ENERO 2013 1 Índice Presentación 3 Antecedentes 4 Qué evalúa el examen? 5 Componentes, estructura y ejemplos 5 2 Presentación Estimado/a estudiante Los exámenes de fin de carrera,

Más detalles