El testing aleatorio de software es una de las técnicas de verificación más prolíferas de los últimos años. En la comunidad de Haskell, QuickCheck es sin lugar a dudas la herramienta de testing aleatorio más influyente. El desarrollador describe las propiedades que su sistema debe verificar, y QuickCheck luego se encarga de generar un gran número de datos aleatorios buscando vulnerar alguna de ellas. Este proceso usualmente requiere que el desarrollador escriba manualmente generadores de datos aleatorios para los tipos de datos involucrados en las propiedades del sistema. Si bien este proceso puede ser automatizado utilizando herramientas de meta-programación, los resultados obtenidos carecen de la robustez requerida muchas veces en la práctica.

En este trabajo se provee un formalismo matemático basado en procesos estocásticos capaz de predecir la distribución de datos generados aleatoriamente mediante generadores escritos usando QuickCheck. A partir del mismo, se presenta un mecanismo de obtención automática de generadores aleatorios, junto a una heurística capaz de optimizar los parámetros de generación, con el fin de ajustar la distribución de los datos generados a las demandas del desarrollador. Junto a esto, se provee una implementación en Haskell de nuestras ideas, con la cual realizamos experimentos sobre sistemas de software existentes de diversa complejidad. Nuestros resultados indican mejoras importantes en el cubrimiento de código obtenido respecto de las herramientas presentes en el estado del arte en materia de testing aleatorio automático en Haskell.

Palabras clave: testing de software, programación funcional, Haskell, meta-programación, procesos estocásticos.