Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/19629
Πλήρες αρχείο μεταδεδομένων
Πεδίο DC ΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorΑναγνώστου, Αναστάσιος - Στέφανος-
dc.date.accessioned2025-06-30T11:24:29Z-
dc.date.available2025-06-30T11:24:29Z-
dc.date.issued2025-06-27-
dc.identifier.urihttp://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/19629-
dc.description.abstractThis thesis proposes conformance testing algorithms, in the context of Active Automata Learning, that leverage knowledge from previous learning rounds to improve the efficiency of counterexample search. The focus is on evaluating the impact of targeting the newly learned states of a hypothesis. Three modifications of existing algorithms—the W Method, the Wp Method, and the Random Wp Method—were tested alongside a novel approach, the Stochastic State Coverage Method. Experimental results show that the modification of the Wp Method outperforms its original version. In contrast, the modifications of the W Method and the Random Wp Method, as well as the newly proposed method, yielded mixed results, with no clear overall improvement across all scenarios. This study shows that targeting the new states of a hypothesis may improve conformance testing performance. Future work can focus on exploring the circumstances under which better results can be achieved, as well as on the development of new algorithms that follow a similar approach.en_US
dc.languageenen_US
dc.subjectmodel learningen_US
dc.subjectactive automata learningen_US
dc.subjectsoftware testingen_US
dc.subjectprotocol testingen_US
dc.subjectconformance testingen_US
dc.titleEfficient Implementation of Conformance Testing Techniques in Active Automata Learningen_US
dc.description.pages97en_US
dc.contributor.supervisorΣαγώνας Κωστήςen_US
dc.departmentΤομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστώνen_US
Εμφανίζεται στις συλλογές:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
main_removed.pdfthe main thesis file with unnecessary white pages removed.1.33 MBAdobe PDFΕμφάνιση/Άνοιγμα


Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.