Generalized Extremal Optimization: a competitive algorithm for test data generation - Abreu, Bruno T. de; Martins, Eliane; Sousa, Fabiano L. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES); 2007: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Engenharia de SoftwareDO - 10.5753/sbes.2007.21315, 2007)
O teste de software é uma parte importante do processo de desenvolvimento de software, e automatizar a geração de dados de teste contribui para reduzir esforços de custo e tempo. Foi mostrado recentemente que os Algoritmos Evolutivos (AEs) como, por exemplo, os Algoritmos Genéticos (AGs), são ferramentas valiosas para gerar dados de teste. Este trabalho avalia o desempenho de um AE proposto recentemente, a Otimização Extrema Generalizada (GEO), na geração de dados para programas que possuem caminhos com laços. O desempenho do GEO foi comparado com o de um AG, e os resultados mostraram que o GEO exigiu muito menos esforço computacional, tanto na geração de dados quanto no ajuste interno dos parâmetros. Isto indica que o GEO é uma opção competitiva para automatizar a geração de dados.