Software Testing using an Adaptive Genetic Algorithm
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 9، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 247
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-9-4_005
تاریخ نمایه سازی: 8 آذر 1400
چکیده مقاله:
In the structural software test, test data generation is essential. The problem of generating test data is a search problem, and for solving the problem, search algorithms can be used. Genetic algorithm is one of the most widely used algorithms in this field. Adjusting genetic algorithm parameters helps to increase the effectiveness of this algorithm. In this paper, the Adaptive Genetic Algorithm (AGA) is used to maintain the diversity of the population to test data generation based on path coverage criterion, which calculates the rate of recombination and mutation with the similarity between chromosomes and the amount of chromosome fitness during and around each algorithm. Experiments have shown that this method is faster for generating test data than other versions of the genetic algorithm used by others.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A.H. Damia
Department of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
M. Esnaashari
Faculty of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
M.R. Parvizimosaed
Department of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :