Отрывок: } 16. for (k= 0; k < m; k++) 17. { 18. sum += a[k]; 19. } 20. avg = sum / m; 21. Console.WriteLine("Average is {0}", avg); 22. Console.ReadLine(); 23. } Рисунок 1. Программный код и последовательность графов анализируемой программы. 4. Представление результатов Для более подробного рассмотрения алгоритма используем простые тестовые варианты и проведём каждый из шагов вручную с подробным описанием действий. На этапе инициализации сформируем следующие наборы данных – (10,5,1...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorСердюков, К.Е.-
dc.contributor.authorАвдеенко, Т.В.-
dc.contributor.authorSerdyukov, K.E.-
dc.contributor.authorAvdeenko, T.V.-
dc.date.accessioned2019-04-22 11:37:29-
dc.date.available2019-04-22 11:37:29-
dc.date.issued2019-05-
dc.identifierDspace\SGAU\20190421\75696ru
dc.identifier.citationСердюков К.Е. Исследование возможностей применения генетического алгоритма для формирования наборов данных и первичной отладки программного кода / Сердюков К.Е., Авдеенко Т.В. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 685-694.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Issledovanie-vozmozhnosteĭ-primeneniya-geneticheskogo-algoritma-dlya-formirovaniya-naborov-dannyh-i-pervichnoĭ-otladki-programmnogo-koda-75696-
dc.description.abstractПри разработке программного обеспечения даже самые высококвалифицированные разработчики допускают ошибки. Тестировщикам необходимо обеспечить достаточно высокий уровень покрытия кода, то есть проверку максимально возможного числа путей программы. Автоматизация тестирования возможна не на всех этапах. Один из этапов, который достаточно сложно поддаётся автоматизации, является подбор входных данных. Это связано с большим числом возможных комбинаций, поэтому в данной задаче особую ценность представляют эвристические подходы, одним из которых является генетический алгоритм. Внедрение генетического алгоритма позволяет найти достаточно большое число комбинаций, каждая из которых будет проверять определённый путь. За счёт настроек алгоритма можно обеспечить нахождение максимально удалённых друг от друга частей программного кода и получить более высокий уровень покрытия кода. В данной статье исследуются возможности разработанного метода генерации тестовых данных на основе генетического алгоритма.ru
dc.description.sponsorshipРабота поддержана грантом Министерства образования и науки РФ в рамках проектной части государственного задания, проект No 2.2327.2017/4.6 «Интеграция моделей представления знаний на основе интеллектуального анализа больших данных для поддержки принятия решений в области программной инженерии».ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.titleИсследование возможностей применения генетического алгоритма для формирования наборов данных и первичной отладки программного кодаru
dc.title.alternativeResearching of using genetic algorithm for generating data sets and initial debugging of program coderu
dc.typeArticleru
dc.textpart} 16. for (k= 0; k < m; k++) 17. { 18. sum += a[k]; 19. } 20. avg = sum / m; 21. Console.WriteLine("Average is {0}", avg); 22. Console.ReadLine(); 23. } Рисунок 1. Программный код и последовательность графов анализируемой программы. 4. Представление результатов Для более подробного рассмотрения алгоритма используем простые тестовые варианты и проведём каждый из шагов вручную с подробным описанием действий. На этапе инициализации сформируем следующие наборы данных – (10,5,1...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper85.pdfОсновная статья313.22 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.