JGAPを使用して回路図面のテストベクトルを生成しています。染色体の遺伝子をビットに設定することで、単一のテストベクトルを最大限にカバーできました。ここで、最小数のテストベクトルで100％のカバレッジを取得する必要があります。
各遺伝子をテストベクターとして設計する場合、idは遺伝子の数と総カバレッジに基づいて適応度関数を計算する必要があり、idは染色体の長さと各testvectors（遺伝子）ビットの両方を進化させる必要もあります。
可変長の染色体を持つことさえ可能ですか？
このタイプのタスクの標準設計はありますか？
配車ルート問題 (VRP) に少し似ているように聞こえます。多くの場合、解決策はリストのリストとしてエンコードされます。各リストは車両のツアーを表し、全体として問題の解決策を表しています。
同様の方法でエンコードできると思います。カバーしたい各ポイントを訪問したい顧客と見なし、各車両を「テストベクター」と見なします。すべてのポイントをカバーしたい (通常、すべての顧客を訪問する VRP ソリューションのように) が、最小数の車両 (= テストベクター) でそれらをカバーしたいと考えています。
あなたの問題の特定の制約は何ですか? 特定のテストベクトルでカバーできるポイントに何らかの制限があると思います。