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Software defeituoso geralmente é caro e potencialmente fatal, à medida que o software se torna um componente cada vez mais crítico em uma ampla variedade de sistemas. Testes de software rigorosos, realizados tanto por desenvolvedores quanto por equipe dedicada de garantia de qualidade, são uma maneira de descobrir falhas. Técnicas de geração de testes automatizadas podem ser utilizadas para melhorar o processo, livres dos viés cognitivos que foram encontrados em testadores humanos. Este artigo foca na geração de casos de teste de software usando algoritmos genéticos como parte de um ciclo de teste de software. Uma função de aptidão em evolução que se baseia em um registro fóssil de organismos resulta em comportamentos de busca interessantes, baseados nos conceitos de novidade, proximidade e severidade. Um estudo de caso que utiliza um programa simples, mas amplamente estudado, é usado para ilustrar a abordagem. Várias técnicas de visualização também são apresentadas para analisar registros fósseis particulares, bem como o processo geral de busca.
Berndt et al. (Wed,) estudaram essa questão.