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O Teste de Mutação apoiado pelo Algoritmo Genético Coevolucionário com Classificação Genética Controlada
Lôbo de Oliveira, André Assis
Camilo Junior, Celso G
Vincenzi, Auri Marcelo Rizzo
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.
Instituto de Informática - Universidade Federal do Rio Grande do Sul
2014-11-06 20:42:21
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Revista de Informática Teórica e Aplicada; Vol. 21 No. 2 (2014)
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