使用遗传算法

Question

我最近开始使用遗传算法，为了更好地理解它，我决定用它来解决问题。我正在使用遗传算法生成路径测试问题的测试用例。除了如何选择最佳的健身功能外，我已经想到了一切。所以，我可以使用一些帮助：）

以下是我的问题的概述： 在每一代中，都会生成 100个测试用例。 CFG中的每个路径都已分配一个权重，具体取决于该路径的测试用例的罕见程度。 例如，采取以下CFG：

有4条独立路径。假设路径的权重如下 -

路径1:10

路径2：5

路径3：4

路径4：5

现在，对于这一代的每个测试用例，我都在考虑整个一代人的平均健康状况。

  

（10 * 100 - 4 * 100）/ 2 = 300 [由于有100个测试用例]

所以，我将该测试用例（它所覆盖的路径的重量）的权重提高了300。 虽然结果令人满意，但其逻辑极其缺陷。我认为一个更好的适应度函数，以便测试用例的适应度与它所覆盖的路径的权重成正比，将是权重除以所有路径的权重之和。所以对于这个问题，

  

w /（10 + 5 + 5 + 4）= w / 24

您认为计算每个测试用例的适合度的更好方法是什么？

1. W / 300

2. W / 24

或者你会建议一种完全不同的方法吗？可以为这个问题生成更好的适应度函数吗？

我很感激你的帮助:)。