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我使用 JGAP 为原理图生成测试向量。通过将染色体的基因设置为 bits ，我获得了单个测试向量的最大覆盖率。现在我需要用最少的测试向量获得 100% 的覆盖率。

如果我将每个基因设计为测试向量，则 id 需要根据基因数量和总覆盖率计算适应度函数，并且 id 还需要进化染色体长度和每个测试向量（基因）位。

甚至有可能拥有可变长度的染色体吗？

此类任务是否有任何标准设计？

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听起来有点类似于车辆路径问题 (VRP)。那里的解决方案通常被编码为列表列表。每个列表代表车辆的游览，它们共同代表问题的解决方案。

我假设您可以以类似的方式对其进行编码。考虑您想要作为您想要访问的客户的每个点，并将每辆车视为“测试向量”。您希望覆盖所有点（通常在您希望访问所有客户的 VRP 解决方案中），但您希望用最少数量的车辆（=testvectors）覆盖它们。

您的问题的具体限制是什么？我假设您对可以在某个测试向量中涵盖的点有某种限制。

于 2012-05-31T18:43:00.677 回答