O Teste de Mutação apoiado pelo Algoritmo Genético Coevolucionário com Classificação Genética Controlada

Authors

  • André Assis Lôbo de Oliveira Uiversidade Federal de Goiás
  • Celso G Camilo Junior
  • Auri Marcelo Rizzo Vincenzi

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.44199

Abstract

Este artigo situa-se no campo dos algoritmos genéticos coevolucionários que objetivam a seleção de bons subconjuntos de casos de teste e mutantes, no contexto do Teste de Mutação. Desse campo de estudo, selecionou-se e avaliou-se duas abordagens existentes. Tal avaliação, subsidiou o desenvolvimento de um novo Algoritmo Coevolucionário com Classificação Genética Controlada (AGC − CGC). Para analisar a abordagem, 164 experimentos foram realizados comparando os resultados do algoritmo proposto com outros três métodos aplicados em quatro benchmarks reais. Os resultados revelam uma melhora significativa do AGC − CGC sobre as outras abordagens quando se considera o aumento do escore de mutação sem aumentar acentuadamente o tempo de execução.

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Author Biography

André Assis Lôbo de Oliveira, Uiversidade Federal de Goiás

Professor no Instituto Federal de Goiás. Estudante de doutorado na área de Engenharia de Software pela Universidade Federal de Goiás. Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás. Especialização em Gestão de Projetos pelas faculdades Alves Faria (ALFA). Graduado em Informática na Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Campus Universitário do Araguaia (IUniAraguaia). Atuou como Analista de Sistemas, Consultor de Qualidade de Software e Gerente de Projetos na Agenda Assessoria.

Published

2014-11-06

How to Cite

Lôbo de Oliveira, A. A., Camilo Junior, C. G., & Vincenzi, A. M. R. (2014). O Teste de Mutação apoiado pelo Algoritmo Genético Coevolucionário com Classificação Genética Controlada. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 21(2), 64–89. https://doi.org/10.22456/2175-2745.44199

Issue

Section

WESB 2013