| Original language | Spanish |
|---|---|
| Publication status | Published - 1 Jan 2016 |
| Event | 21st Jornadas de Ingenieria del Software y Bases de Datos, JISBD 2016 - 21st Conference on Software Engineering and Databases, JISBD 2016 - Salamanca, Spain Duration: 14 Sept 2016 → 16 Sept 2016 |
Conference
| Conference | 21st Jornadas de Ingenieria del Software y Bases de Datos, JISBD 2016 - 21st Conference on Software Engineering and Databases, JISBD 2016 |
|---|---|
| Country/Territory | Spain |
| City | Salamanca |
| Period | 14/09/16 → 16/09/16 |
Funding
No obstante, analizando los resultados del Cuadro 1, parece que el beneficio reportado por el algoritmo genético está más en relación a la cantidad de mutan-tes fuertes de partida existentes. Como puede observarse en la tabla, Tinyxml2 es el que tiene un menor porcentaje de mutantes fuertes (36.8 %), seguido de Dolphin (49.5 %) y QtDom (51.1 %). De hecho, volviendo a los resultados del Cuadro 3, el porcentaje de mutantes a generar por la técnica evolutiva en prome-dio también está en consonancia con el orden respecto al porcentaje de mutantes fuertes en estos programas. Por ejemplo, mirando el umbral del 75 %, la técnica evolutiva genera el 64.91 % del total de mutantes para Tinyxml2, mientras que requiere de la creación del 69.87 % y 69.96 % de los mutantes para Dolphin y Qt-Dom respectivamente. Los operadores de mutación a nivel de clase son conocidos