Генетический алгоритм для генерации набора тестов с использованием Python

Я ищу оптимизацию набора тестов с использованием генетического алгоритма (ГА). Есть несколько исследовательских работ IEEE, предлагающих это, но мне нужна помощь в их реализации (с использованием python).

Вот мои шаги GA:

  1. Представление: как представить функции тестового примера в GA?
  2. Инициализировать и оценить (фитнес-функция): как создать фитнес-функцию - формулу?
  3. Выбор родителей, кроссовер и мутация: запуск через GA
  4. Вывод: вывод из вывода

Я провел много исследований по этому вопросу, но я не мог перейти к этапу, на котором я могу реализовать.

Для оптимизации тестового примера (выбор лучшего тестового примера) я использую пакеты GA python .
Любая помощь очень ценится.


optimization testcase genetic-algorithm
person Dhivya    schedule 27.03.2018    source источник
comment
не мог разобраться как реализовать - что пробовали? в чем сложность?   -  person yakobom    schedule 27.03.2018

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

это то, что я тоже искал.

Представление - это первая проблема, но мы можем указать идентификаторы для каждого шага в тестовом примере.

Фитнес-функцией может быть оценка охвата этого шага и времени, затраченного на его выполнение.

Выбор может быть случайным, или мы можем указать шаг до/после для использования в тестовом примере (каждый шаг может иметь шаг до/после).

Затем мы можем сгенерировать множество тестовых случаев, содержащих шаги. И получить лучшие в каждом поколении на основе этого FF.

Все еще работаю над кодировкой. Мы должны быть на связи.

person RaySaraiva    schedule 06.01.2019