Отрывок: Родительские значения остаются для сохранения чистоты скрещивания, т.е. по сравнению с нулевым поколением в первом будут добавлены 2 новых набора. В последующих поколениях будет сохраняться 6 наборов данных. Мутация будет происходить с вероятностью в 10% на шанс изменения значения от 1 до заданного значения в обе стороны. В данных условиях максимально возможное значение добавления значения при мутации составляет 5.В результате скрещивания, будет получены набо...
Название : Метод применения генетического алгоритма для автоматической генерации тестовых данных
Другие названия : Method of application the genetic algorithm for automatic generation of test data
Авторы/Редакторы : Сердюков, К.Е.
Авдеенко, Т.В.
Serdyukov, K.E.
Avdeenko, T.V.
Ключевые слова : intelligent systems
testing, software engineering
genetic algorithm
Дата публикации : 2018
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Сердюков К.Е. Метод применения генетического алгоритма для автоматической генерации тестовых данных / Сердюков К.Е. , Авдеенко Т.В. // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.2764-2771
Аннотация : Тестирование программного обеспечения всегда было достаточно трудозатратным процессом, при этом не несущим в себе очевидной выгоды и результатов, но являющимся не менее важным, чем любая остальная часть программной инженерии. Одной из основных частей тестирования является разработка начальных тестовых данных, которые позволяют адекватно оценить программный код и найти наиболее важные части программы. Методы интеллектуальных систем, а в особенности генетический алгоритм, позволяют определять наборы данных, которые в полной мере позволят оценить значения переменных для качественного тестирования на их основе. В данной статье определяется метод возможной гибридизации генетического алгоритма и системы определения тестовых данных. Software testing has always been a time-consuming process, without obvious results but not less important than any other part of software engineering. One of the main part of testing is the development of initial test data that allow complete evaluate the program codeand find most important parts of the program. Methods of intelligent systems in particular genetic algorithm allow to define initial data set that allow evaluate the values of variables for quality testing. This article determines the method of possible hybridization of genetic algorithm and system of defining test data.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-primeneniya-geneticheskogo-algoritma-dlya-avtomaticheskoi-generacii-testovyh-dannyh-69609
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20180518\69609
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper_373.pdfосновная статья150.92 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



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