Trong hoạt động kiểm thử phần mềm, các ca kiểm thử thường được tạo ra một cách thủ công, gây tốn kém về chi phí cũng như thời gian để hoàn thành công đoạn này. Thực thi tượng trưng (Symbolic execution) được biết đến là một kỹ thuật nổi tiếng với khả năng tự động sinh những bộ test case có độ bao phủ cao với các tiêu chí kiểm thử nhằm phát hiện những lỗi sâu trong các hệ thống phần mềm phức tạp. Bài báo trình bày các vấn đề tổng quan và một số kết quả của các nghiên cứu gần đây về kỹ thuật thực thi tượng trưng. Bài báo cũng đưa ra những thách thức cần giải quyết trong lĩnh vực này như: sự bùng nổ đường thực thi của chương trình, khả năng giải các ràng buộc, mô hình hóa bộ nhớ, các vấn đề về tương tranh vv.. đồng thời đưa ra một số đánh giá từ những kết quả đã công bố.

Phân cụm mờ được sử dụng nhiều trong thời gian gần đây để phân nhóm dữ liệu. Phân cụm mờ thường được nghiên cứu nhiều trong lĩnh vực phát hiện điểm nóng tội phạm, phân biệt mô trong ảnh y tế, dự đoán chất lượng phần mềm... Các nghiên cứu phân cụm mờ tập trung chủ yếu vào việc cải tiến hàm mục tiêu để tăng hiệu năng của quá trình phân cụm. Tuy nhiên để tăng hiệu năng của quá trình phân cụm, một yếu tố có ảnh hưởng lớn đó là tham số mờ. Khi đó, tham số mờ được sử dụng để phản ảnh mức độ mờ hóa. Do vậy, trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu tập trung cải tiến từ thuật toán phân cụm mờ với tham số mờ cho từng cụm dữ liệu. Đóng góp chính của bài báo: i) Xây dựng một thuật toán cải tiến từ thuật toán phân cụm mờ; ii) Xây dựng hàm tính tham số mờ cho từng cụm dữ liệu; iii) Cài đặt, đánh giá thuật toán cái tiến so với các thuật toán cùng loại. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu cũng cho thấy thuật toán cải tiến cho hiệu năng tốt hơn so với thuật toán gốc ban đầu.