数据集概述
本数据集包含自适应适应度函数选择在Java系统单元测试生成实验中的相关数据，涵盖实验数据、测试套件及论文草稿。实验数据涉及目标达成、故障检测、每代耗时和强化学习算法选择；测试套件包含各技术为每个项目生成的测试集。数据集以压缩包形式提供，部分内容待补充。
文件详解
- 文件名称：replication_package.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含两类核心内容
- 实验数据文件夹（experiment_data）：记录目标达成、故障检测、每代耗时及强化学习算法选择的实验结果数据
- 测试套件文件夹（test_suites）：存储各技术为每个项目生成的测试集
- 补充内容：包含论文草稿文件
数据来源
论文“Learning How to Search: Generating Effective Test Cases Through Adaptive Fitness Function Selection”（待提交）
适用场景
- 软件测试技术研究：分析自适应适应度函数选择在Java单元测试生成中的效果与性能
- 强化学习在测试生成中的应用研究：基于强化学习算法的选择数据，探究其在测试生成中的决策机制
- 测试生成效率评估：利用每代耗时数据，对比不同测试生成技术的时间成本
- 故障检测能力分析：通过故障检测数据，评估自适应适应度函数选择对测试用例故障检测能力的影响
- 测试套件质量评估：对比各技术生成的测试套件，分析其在不同项目中的适用性与有效性
