The simplest form of an optimizatio

The simplest form of an optimization algorithm, and the easiest to implement, is random search. In test data generation, inputs are generated at random until the goal of the test (for example, the coverage of a particular program statement or branch) is fulfilled. Random search is very poor at finding solutions when those solutions occupy a very small part of the overall search space. Such a situation is depicted in Figure 2, where the number of inputs covering a particular structural target are very few in number compared to the size of the input domain. Test data may be found faster and more reliably if the search is given some guidance. For meta-heurstic searches, this guidance can be provided in the form of a problem-specific fitness function, which scores different points in the search space with respect to their ‘goodness’ or their suitability for solving the problem at hand. An example fitness function is plotted in Figure 3, showing how - in general - inputs closer to the required test data that execute the structure of interest are rewarded with higher fitness values than those that are further away. The first population is randomly generated, and each individual is evaluated for fitness. A selection mechanism, biased towards the best individuals, decides which individuals should be parents for crossover

Kết quả (Việt) 1:

Các hình thức đơn giản nhất của một thuật toán tối ưu hóa, và đơn giản nhất để thực hiện, là tìm kiếm ngẫu nhiên. Trong bài kiểm tra dữ liệu thế hệ, đầu vào được tạo ra ngẫu nhiên cho đến khi mục đích của thử nghiệm (ví dụ, là vùng phủ sóng của một tuyên bố chương trình cụ thể hoặc chi nhánh) được hoàn thành. Ngẫu nhiên tìm kiếm là rất nghèo lúc tìm giải pháp khi những giải pháp chiếm một phần rất nhỏ của không gian tìm kiếm tổng thể. Một tình huống như vậy được mô tả ở hình 2, nơi số lượng đầu vào bao gồm một mục tiêu cụ thể cấu trúc rất ít về số lượng so với kích thước của tên miền đầu vào. Kiểm tra dữ liệu có thể được tìm thấy nhanh hơn và đáng tin cậy hơn nếu tìm kiếm được cho một số hướng dẫn. Để tìm kiếm meta-heurstic, hướng dẫn này có thể được cung cấp trong các hình thức của một chức năng thể dục vấn đề cụ thể, có điểm số điểm khác nhau trong không gian tìm kiếm đối với lòng tốt của họ' hoặc sự phù hợp của họ để giải quyết vấn đề ở bàn tay. Một chức năng thể dục ví dụ âm mưu trong hình 3, Hiển thị như thế nào - nói chung - đầu vào địa điểm gần nhất để các dữ liệu thử nghiệm yêu cầu thực hiện cấu trúc quan tâm được thưởng bằng giá trị thể dục cao hơn so với những người đang tiếp tục đi. Dân số đầu tiên ngẫu nhiên tạo ra, và mỗi cá nhân được đánh giá cho thể dục. Một cơ chế lựa chọn, thành kiến về phía những cá nhân tốt nhất, quyết định cá nhân mà nên là cha mẹ cho chéo

Kết quả (Việt) 2:

Hình thức đơn giản của một thuật toán tối ưu hóa, và dễ nhất để thực hiện, là tìm kiếm ngẫu nhiên. Trong thử nghiệm thế hệ dữ liệu, đầu vào được tạo ra một cách ngẫu nhiên cho đến khi mục tiêu của thử nghiệm (ví dụ, vùng phủ sóng của một tuyên bố chương trình hoặc ngành cụ thể) được hoàn thành. Tìm kiếm ngẫu nhiên là rất kém trong việc tìm ra giải pháp khi những giải pháp chiếm một phần rất nhỏ trong tổng thể không gian tìm kiếm. Tình hình như vậy được mô tả trong hình 2, trong đó số lượng các yếu tố đầu vào bao gồm một mục tiêu cấu trúc đặc biệt rất ít về số lượng so với kích thước của miền đầu vào. Kiểm tra dữ liệu có thể được tìm thấy nhanh hơn và đáng tin cậy nếu tìm kiếm được đưa ra một số hướng dẫn. Đối với tìm kiếm siêu heurstic, hướng dẫn này có thể được cung cấp dưới dạng một chức năng tập thể dục vấn đề cụ thể, mà điểm số điểm khác nhau trong không gian tìm kiếm liên quan đến 'tốt đẹp' hoặc phù hợp của họ để giải quyết các vấn đề trong tầm tay với. Một chức năng ví dụ tập thể dục được vẽ trong hình 3, hiển thị như thế nào - nói chung - đầu vào gần hơn với các dữ liệu thử nghiệm cần thiết mà thực hiện cơ cấu lãi suất được thưởng bằng giá trị tập thể dục cao hơn so với những người đang xa. Dân số đầu tiên được tạo ra một cách ngẫu nhiên, và mỗi cá nhân được đánh giá cho tập thể dục. Một cơ chế lựa chọn, thành kiến ​​đối với những cá nhân tốt nhất, quyết định đó các cá nhân nên được cha mẹ cho chéo