I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
1
5
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
201
9
,
pp
.
5
04
~
5
10
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
5
.i
1
.
pp
504
-
510
504
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
/
j
our
na
l
s
/
i
nde
x
.
php/
i
j
e
e
c
s
E
v
o
l
u
t
i
o
n
a
r
y
a
l
g
o
r
i
t
h
m
s f
o
r
p
a
t
h
c
o
v
e
r
a
g
e
t
e
st
d
a
t
a
g
e
n
e
r
a
t
i
o
n
a
n
d
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
:
a
r
e
v
i
e
w
D
e
e
p
ti
B
a
l
a
M
i
s
h
r
a
1
,
A
r
u
p
A
b
h
i
n
n
a
A
c
h
a
r
ya
2
,
R
ajas
h
r
e
e
M
i
s
h
r
a
3
1
,2
S
c
hoo
l
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
n
g
,
K
I
I
T
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
I
ndi
a
3
S
c
hoo
l
o
f
A
ppl
i
e
d
S
c
i
e
nc
e
s
,
K
I
I
T
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
I
ndi
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
A
ug
25
,
201
8
R
e
v
i
s
e
d
N
o
v
17
,
2018
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
r
3
,
201
9
S
o
f
t
w
a
r
e
t
e
s
t
i
ng
i
s
v
e
r
y
t
i
m
e
c
o
ns
um
i
ng
,
l
a
bo
r
-
i
n
t
e
n
s
i
v
e
a
nd
c
o
m
pl
e
x
pr
o
c
e
s
s
.
I
t
i
s
f
o
und
t
ha
t
50
%
o
f
t
he
r
e
s
o
ur
c
e
s
o
f
t
h
e
s
o
f
t
w
a
r
e
d
e
v
e
l
o
pm
e
nt
a
r
e
c
o
ns
um
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
ng
.
T
e
s
t
i
ng
c
a
n
b
e
do
ne
i
n
t
w
o
di
f
f
e
r
e
nt
w
a
y
s
s
uc
h
a
s
m
a
nua
l
t
e
s
t
i
ng
a
n
d
a
u
t
o
m
a
t
i
c
t
e
s
t
i
ng
.
A
ut
o
m
a
t
i
c
t
e
s
t
i
ng
c
a
n
o
v
e
r
c
om
e
s
t
he
lim
i
t
a
t
i
o
ns
o
f
m
a
nua
l
t
e
s
t
i
ng
by
de
c
r
e
a
s
i
ng
t
he
c
o
s
t
a
nd
t
i
m
e
o
f
t
e
s
t
i
ng
pr
o
c
e
s
s
.
P
a
t
h
t
e
s
t
i
ng
i
s
t
he
s
t
r
o
ng
e
s
t
c
o
v
e
r
a
g
e
c
r
i
t
e
r
i
a
a
m
o
ng
a
l
l
w
hi
t
e
bo
x
t
e
s
t
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
a
s
i
t
c
a
n
de
t
e
c
t
a
bo
ut
65
%
o
f
de
f
e
c
t
s
pr
e
s
e
n
t
i
n
a
S
U
T
.
W
i
t
h
t
h
e
h
e
l
p
o
f
pa
t
h
t
e
s
t
i
ng
,
t
he
t
e
s
t
c
a
s
e
s
a
r
e
c
r
e
a
t
e
d
a
nd
e
x
e
c
ut
e
d
f
o
r
a
l
l
po
s
s
i
b
l
e
pa
t
hs
w
h
i
c
h
r
e
s
u
l
t
s
i
n
10
0%
s
t
a
t
e
m
e
nt
c
o
v
e
r
a
g
e
a
nd
100%
br
a
nc
h
c
ov
e
r
a
g
e
.
T
hi
s
p
a
pe
r
pr
e
s
e
nt
s
a
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
r
e
v
i
e
w
o
f
t
e
s
t
da
t
a
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
a
nd
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
pa
t
h
t
e
s
t
i
ng
us
i
ng
E
vo
l
ut
i
o
na
r
y
A
l
go
r
i
t
hm
s
(
E
A
s
)
.
D
i
f
f
e
r
e
nt
E
A
s
l
i
ke
G
A
,
P
S
O
,
A
C
O
,
a
nd
A
B
C
O
ba
s
e
d
m
e
t
ho
ds
ha
s
be
e
n
a
l
r
e
a
dy
pr
o
po
s
e
d
f
o
r
a
ut
o
m
a
t
i
c
t
e
s
t
c
a
s
e
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
a
nd
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
o
a
c
hi
e
v
e
m
a
xi
m
um
pa
t
h
c
o
v
e
r
a
g
e
.
Ke
y
w
or
ds
:
A
nt
c
o
l
o
n
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(A
CO
)
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
b
e
e
c
o
l
o
n
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(A
B
CO
)
G
e
n
e
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
(G
A
)
P
a
rt
i
c
l
e
s
w
a
r
m
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(P
S
O
)
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
C
opy
r
i
gh
t
©
201
9
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
D
e
e
pt
i
B
a
l
a
M
i
s
hra
,
S
c
h
o
o
l
of
Co
m
put
e
r
E
ngi
n
e
e
ri
n
g
,
K
IIT
D
e
e
m
e
d
t
o
b
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
h
ub
a
n
e
s
w
a
r,
I
ndi
a
.
E
m
a
i
l
:
db
m
2980
@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
T
h
e
r
u
nt
i
m
e
s
t
a
n
d
a
r
d
o
f
t
h
e
s
of
t
w
a
r
e
i
s
t
e
s
t
e
d
t
o
m
a
xi
m
um
l
i
m
i
t
s
f
o
r
qua
l
i
t
a
t
i
v
e
s
of
t
w
a
r
e
[1].
S
of
t
w
a
r
e
i
n
dus
t
r
y
s
u
ff
e
r
s
w
i
t
h
a
h
e
a
v
y
l
o
s
s
of
$500
b
i
l
l
i
o
n
pe
r
y
e
a
r
due
t
o
de
c
r
e
a
s
e
i
n
s
of
t
w
a
r
e
qua
l
i
t
y
o
r
s
of
t
w
a
r
e
f
a
i
l
u
r
e
[2].
S
o
f
t
w
a
r
e
f
a
i
l
u
r
e
c
a
us
e
d
by
di
ffe
r
e
nt
f
a
ul
t
s
a
n
d
t
h
o
s
e
f
a
ul
t
s
c
a
n
b
e
de
t
e
c
t
e
d
b
y
s
of
t
w
a
r
e
t
e
s
t
i
n
g
.
F
o
r
hi
g
h
qu
a
l
i
t
y
s
of
t
w
a
r
e
t
h
a
t
,
s
a
t
i
s
f
i
e
s
t
h
e
us
e
r
s
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
a
n
d
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
,
t
e
s
t
i
n
g
a
r
e
r
e
qui
r
e
d
[3].
S
o
f
t
w
a
r
e
t
e
s
t
i
n
g
i
s
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
f
i
n
d
i
n
g
a
n
d
r
e
s
o
l
v
i
n
g
t
h
e
e
rr
o
r
(s
)
t
hr
o
ug
h
w
h
i
c
h,
s
o
f
t
w
a
r
e
qua
l
i
t
y
c
a
n
b
e
i
m
pr
o
v
e
d.
T
h
e
e
rr
o
r(s
)
c
a
n
b
e
i
de
n
t
i
f
i
e
d
by
e
xe
c
ut
i
ng
t
h
e
c
o
d
e
w
i
t
h
a
s
e
t
of
t
e
s
t
i
n
pu
t
s
c
a
l
l
e
d
a
s
t
e
s
t
d
a
t
a
o
r
t
e
s
t
c
a
s
e
[4
-
5],
w
h
e
r
e
t
e
s
t
c
a
s
e
i
s
a
t
ri
p
l
e
t
de
f
i
n
e
d
a
s
[I
,
S
,
O
],
I
i
s
t
h
e
i
n
pu
t
d
a
t
a
t
o
t
h
e
s
y
s
t
e
m
,
S
i
s
t
h
e
s
t
a
t
e
of
t
h
e
s
y
s
t
e
m
a
t
w
hi
c
h
da
t
a
i
s
i
n
pu
t
a
nd
O
i
s
t
he
e
xpe
c
t
e
d
o
ut
p
ut
[6
-
7]
.
T
e
s
t
c
a
s
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
a
nd
t
e
s
t
c
a
s
e
e
xe
c
ut
i
o
n
r
e
qui
r
e
l
o
t
s
o
f
e
ffo
r
t
.
It
i
s
n
o
t
po
s
s
i
b
l
e
a
l
w
a
y
s
a
s
t
h
e
r
e
i
s
n
o
l
i
m
i
t
o
n
t
e
s
t
d
a
t
a
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
b
ut
w
e
h
a
v
e
a
l
i
m
i
t
t
o
t
h
e
c
o
s
t
a
n
d
t
i
m
e
of
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
[8].
It
i
s
v
e
r
y
t
i
m
e
c
o
n
s
um
i
ng,
l
e
s
s
r
e
l
i
a
b
l
e
,
i
n
c
o
m
pl
e
t
e
c
ove
r
a
ge
a
nd
r
i
s
ky
pr
o
c
e
s
s
a
s
i
t
s
uf
fe
r
s
f
r
o
m
t
h
e
d
r
a
w
b
a
c
ks
s
uc
h
a
s
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
pe
e
d,
hi
g
h
i
n
v
e
s
t
m
e
n
t
o
f
c
os
t
a
n
d
t
i
m
e
,
l
i
m
i
t
e
d
a
v
a
i
l
a
b
i
l
i
t
y
of
r
e
s
o
u
r
c
e
s
,
r
e
du
n
d
a
n
c
y
of
t
e
s
t
c
a
s
e
s
,
i
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
d
i
n
a
c
c
ura
t
e
t
e
s
t
c
h
e
c
ki
n
g
[9]
.
T
h
e
s
e
d
r
a
w
b
a
c
ks
c
a
n
b
e
ov
e
r
c
o
m
e
by
a
ut
o
m
a
t
e
d
t
e
s
t
i
n
g,
w
hi
c
h
l
e
a
ds
t
o
de
c
r
e
a
s
e
i
n
c
o
s
t
a
n
d
t
i
m
e
o
f
t
e
s
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
.
It
i
s
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
nt
a
s
pe
c
t
o
f
a
ut
o
m
a
t
i
c
t
e
s
t
i
ng.
S
o
i
n
r
e
c
e
n
t
da
y
’s
a
ut
o
m
a
t
e
d
s
o
f
t
w
a
r
e
t
e
s
t
i
n
g
,
a
nd
de
v
e
l
o
pi
n
g
o
f
hi
g
h
qu
a
l
i
t
y
t
e
s
t
c
a
s
e
s
,
a
r
e
t
w
o
m
a
i
n
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
fo
r
e
a
c
h
a
n
d
e
v
e
r
y
s
of
t
w
a
r
e
i
ndus
t
r
y
[9
-
10].
S
o
f
t
w
a
r
e
t
e
s
t
i
n
g
c
a
n
b
e
b
r
o
a
dl
y
di
v
i
de
d
i
n
t
w
o
di
ff
e
r
e
n
t
w
a
y
s
a
s
r
a
n
do
m
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
ng
a
n
d
s
e
a
r
c
h
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
ng
[
1
1].
a.
R
a
n
do
m
B
a
s
e
d
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
n
g
(R
B
S
T
)
b.
S
e
a
r
c
h
B
a
s
e
d
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
n
g
(S
B
S
T
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
E
v
o
l
ut
i
onar
y
a
l
gor
i
t
hm
s
f
or
pa
t
h
c
o
v
e
r
ag
e
t
e
s
t
d
at
a
ge
ne
r
a
t
i
on
and
op
t
i
m
i
z
at
i
on
…
(
D
e
e
p
t
i
B
al
a
M
i
s
hr
a
)
505
R
a
n
do
m
p
r
o
c
e
s
s
i
s
t
h
e
s
i
m
pl
e
s
t
w
a
y
fo
r
ge
n
e
ra
t
i
ng
t
e
s
t
da
t
a
,
b
ut
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
s
a
t
i
s
fy
i
n
g
t
h
e
c
o
n
s
t
ra
i
nt
s
o
f
t
h
e
t
e
s
t
e
d
p
r
o
gra
m
s
i
s
v
e
r
y
l
ow
.
It
s
i
m
p
l
y
e
xe
c
ut
e
s
t
h
e
p
r
o
g
r
a
m
w
i
t
h
ra
n
do
m
i
n
put
s
a
n
d
c
h
e
c
k
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
e
xpe
c
t
e
d
o
ut
put
i
s
s
a
t
i
s
f
i
e
d
o
r
n
o
t
.
O
n
e
o
f
t
h
e
m
a
j
o
r
p
r
o
b
l
e
m
i
n
R
B
S
T
i
s
s
o
m
e
t
i
m
e
s
n
o
n
e
o
f
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
r
e
a
c
h
e
s
t
h
e
t
a
r
ge
t
t
e
s
t
da
t
a
o
f
t
e
n
c
a
l
l
e
d
a
s
c
ri
t
i
c
a
l
da
t
a
[12]
.
B
ut
s
e
a
r
c
h
b
a
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
i
s
w
i
de
l
y
us
e
d
i
n
r
e
c
e
n
t
y
e
a
r
s
t
o
s
o
l
ve
m
a
n
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
S
e
a
r
c
h
B
a
s
e
d
S
of
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
(S
B
S
T
).
I
n
s
e
a
r
c
h
b
a
s
e
d
t
e
c
hni
que
t
h
e
t
a
rge
t
c
ri
t
e
r
i
o
n
i
s
c
o
n
v
e
r
t
e
d
t
o
a
n
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
,
s
o
t
h
a
t
di
f
fe
r
e
nt
t
y
pe
s
of
E
vo
l
ut
i
o
na
r
y
A
l
go
r
i
t
hm
s
(E
A
s
)
s
uc
h
a
s
G
A
,
P
S
O
,
A
CO
,
A
B
CO
e
t
c
.
a
r
e
us
e
d
t
o
s
o
l
v
e
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
e
d
p
r
o
b
l
e
m
by
pr
o
v
i
di
n
g
a
gl
o
b
a
l
o
pt
i
m
u
m
o
r
n
e
a
r
e
r
o
pt
i
m
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
[13
-
14
].
T
h
i
s
p
a
pe
r
p
r
e
s
e
n
t
s
a
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
r
e
v
i
e
w
o
n
t
e
s
t
d
a
t
a
ge
n
e
ra
t
i
o
n
f
o
r
p
a
t
h
t
e
s
t
i
n
g
us
i
n
g
di
f
f
e
r
e
n
t
E
A
s
.
T
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
e
pa
pe
r
i
s
o
rga
ni
z
e
d
a
s
:
S
e
c
t
i
o
n
2
de
s
c
ri
b
e
s
s
om
e
b
a
s
i
c
c
o
n
c
e
pt
s
,
w
h
i
c
h
a
r
e
us
e
d
i
n
o
u
r
r
e
s
e
a
r
c
h
pa
pe
r.
S
e
c
t
i
o
n
3
di
s
c
us
s
e
s
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
k
o
n
p
a
t
h
c
ov
e
r
a
ge
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
ng
us
i
ng
di
f
f
e
r
e
n
t
E
A
s
.
I
n
S
e
c
t
i
o
n
4
,
t
h
e
co
n
c
l
us
i
o
n
o
f
t
h
e
pa
pe
r
a
l
o
n
g
w
i
t
h
s
o
m
e
f
ut
u
r
e
w
o
r
ks
a
r
e
o
ut
l
i
n
e
d.
2.
B
A
S
I
C
C
O
N
C
EP
TS
In
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
a
f
e
w
b
a
c
kgr
o
un
d
c
o
n
c
e
pt
s
a
n
d
de
f
i
ni
t
i
o
n
s
a
r
e
di
s
c
us
s
e
d,
w
h
i
c
h
a
r
e
us
e
d
t
hr
o
ug
h
o
ut
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
k.
2.
1
.
P
ath
T
e
s
ti
n
g
B
a
s
i
c
a
l
l
y
,
t
e
s
t
i
n
g
i
s
do
n
e
i
n
f
o
ur
di
f
f
e
r
e
n
t
l
e
v
e
l
s
v
i
z
.
u
n
i
t
t
e
s
t
i
n
g
,
i
n
t
e
g
ra
t
i
o
n
t
e
s
t
i
n
g
,
s
y
s
t
e
m
t
e
s
t
i
n
g
a
n
d
a
c
c
e
pt
a
n
c
e
t
e
s
t
i
n
g
.
A
m
o
ng
a
l
l
ki
nds
o
f
s
of
t
w
a
r
e
t
e
s
t
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
s
,
u
n
i
t
t
e
s
t
i
ng
i
s
t
h
e
b
a
s
e
of
a
l
l
o
t
h
e
r
t
y
p
e
s
of
t
e
s
t
i
n
g
[15]
.
It
i
s
do
n
e
i
n
t
h
e
c
o
di
n
g
s
t
a
ge
a
n
d
i
f
i
t
i
s
n
o
t
do
n
e
pr
o
pe
rl
y
,
t
h
e
c
o
s
t
a
n
d
t
i
m
e
fo
r
o
t
h
e
r
t
e
s
t
i
n
g
w
i
l
l
i
n
c
r
e
a
s
e
.
S
o
un
i
t
t
e
s
t
i
n
g
pl
a
y
s
a
n
i
m
po
r
t
a
n
t
r
o
l
e
i
n
m
a
i
nt
a
i
n
i
ng
t
h
e
s
of
t
w
a
r
e
qua
l
i
t
y
[14].
T
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
di
f
fe
r
e
n
t
w
a
y
s
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
t
e
s
t
c
a
s
e
s
f
o
r
u
ni
t
l
e
v
e
l
t
e
s
t
i
n
g
a
s
:
[1
6
-
18]
.
a.
W
h
i
t
e
b
o
x
a
pp
r
o
a
c
h
(G
l
a
s
s
b
o
x
o
r
s
t
r
uc
t
u
r
a
l
a
pp
r
o
a
c
h
)
.
b.
B
l
a
c
k
b
o
x
a
ppr
o
a
c
h
(F
u
n
c
t
i
o
na
l
a
pp
r
o
a
c
h
)
.
c.
S
t
ruc
t
u
r
a
l
t
e
s
t
i
n
g
m
a
i
n
l
y
i
n
v
o
l
ve
s
t
e
s
t
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
of
a
un
i
t
o
r
m
o
dul
e
s
a
n
d
i
s
v
e
r
y
i
m
po
r
t
a
nt
f
o
r
s
of
t
w
a
r
e
de
ve
l
o
pe
r
.
T
o
t
e
s
t
a
n
u
ni
t
o
r
a
m
o
dul
e
,
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
o
ve
r
a
g
e
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
n
g
t
e
c
hn
i
que
s
a
r
e
us
e
d
s
uc
h
a
s
s
t
a
t
e
m
e
n
t
c
o
v
e
r
a
ge
,
c
o
n
di
t
i
o
n
c
o
v
e
r
a
ge
,
m
u
l
t
i
pl
e
c
o
n
di
t
i
o
n
s
c
o
ve
r
a
ge
a
n
d
pa
t
h
c
o
ve
r
a
ge
[17
]
,
[
19]
.
A
m
o
n
g
a
l
l
c
o
ve
r
a
ge
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
n
g
,
pa
t
h
c
o
ve
r
a
ge
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
n
g
i
s
t
h
e
s
t
r
o
n
ge
s
t
c
ri
t
e
r
i
o
n
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
n
g
a
s
i
t
c
a
n
de
t
e
c
t
s
a
b
o
ut
65%
of
de
f
e
c
t
s
pr
e
s
e
n
t
i
n
a
S
o
f
t
w
a
r
e
U
n
de
r
T
e
s
t
(S
U
T
).
L
i
t
e
ra
t
u
r
e
s
a
y
s
t
h
a
t
m
a
n
y
s
t
udi
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
a
l
r
e
a
dy
do
n
e
f
o
r
u
n
i
t
t
e
s
t
i
ng
b
ut
i
t
i
s
s
e
e
n
t
ha
t
a
l
e
s
s
fo
c
us
h
a
s
b
e
e
n
p
a
i
d
t
o
w
a
r
ds
p
a
t
h
t
e
s
t
i
n
g
[19
-
20
].
d.
P
a
t
h
t
e
s
t
i
n
g
w
a
s
f
i
r
s
t
i
nt
r
o
duc
e
d
by
H
ow
de
n
i
n
1976
.
I
t
a
l
l
ow
s
f
i
n
di
ng
a
l
o
gi
c
a
l
e
rr
o
r
(s
)
a
s
e
rr
o
r
s
/
f
a
ul
t
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
di
f
f
e
r
e
n
t
n
um
b
e
r
o
f
i
t
e
ra
t
i
o
n
s
t
ha
t
a
r
e
e
xpo
s
e
d
i
n
di
f
f
e
r
e
n
t
p
a
t
h
s
.
T
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
l
o
gi
c
a
l
e
rr
o
r
s
m
a
y
n
o
t
po
s
s
i
b
l
e
i
n
c
a
s
e
o
f
b
r
a
n
c
h
o
r
s
t
a
t
e
m
e
n
t
c
o
ve
r
a
ge
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
ng
[
18].
I
n
pa
t
h
t
e
s
t
i
n
g
,
t
e
s
t
c
a
s
e
s
a
r
e
de
s
i
g
n
e
d
i
n
s
uc
h
a
w
a
y
t
ha
t
a
l
l
l
i
n
e
a
rl
y
i
n
de
pe
n
de
n
t
p
a
t
h
s
o
f
a
p
a
r
t
i
c
ul
a
r
S
U
T
,
s
h
o
ul
d
b
e
e
xe
c
ut
e
d
a
t
l
e
a
s
t
o
n
c
e
.
A
l
i
n
e
a
rl
y
i
n
de
pe
nde
nt
pa
t
h
c
a
n
b
e
ob
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
Co
n
t
r
o
l
F
l
o
w
G
r
a
p
h
(CF
G
)
of
a
pr
o
gra
m
w
hi
c
h
s
h
o
w
s
t
h
e
f
l
o
w
of
s
e
que
n
c
e
i
n
a
p
r
o
g
ra
m
[
20
-
21]
.
M
c
Ca
b
e
’s
C
y
c
l
o
m
a
t
i
c
Co
m
pl
e
xi
t
y
gi
v
e
s
t
h
e
uppe
r
b
o
un
d
v
a
l
ue
of
t
h
e
l
i
n
e
a
r
l
y
i
n
de
pe
nde
nt
pa
t
h
s
pr
e
s
e
n
t
i
n
a
pr
o
g
r
a
m
.
T
h
e
CC
of
a
pr
o
gra
m
c
a
n
b
e
fo
un
d
b
y
us
i
n
g
(1)
.
(
)
=
−
+
2
(1)
O
n
e
e
xa
m
pl
e
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1
,
w
hi
c
h
s
h
o
w
s
t
h
e
di
f
f
e
r
e
nt
s
t
e
ps
c
a
rri
e
d
o
ut
t
o
f
i
n
d
t
h
e
l
i
n
e
a
rl
y
i
n
de
pe
n
de
n
t
p
a
t
h
s
f
o
r
a
s
pe
c
i
f
i
c
pr
o
gr
a
m
.
W
i
t
h
t
h
e
h
e
l
p
of
pa
t
h
t
e
s
t
i
ng,
t
h
e
t
e
s
t
c
a
s
e
s
a
r
e
c
r
e
a
t
e
d
a
n
d
e
xe
c
ut
e
d
f
o
r
a
l
l
po
s
s
i
b
l
e
pa
t
h
s
w
hi
c
h
r
e
s
ul
t
s
i
n
100%
s
t
a
t
e
m
e
nt
c
o
ve
r
a
ge
a
nd
1
00%
b
r
a
n
c
h
c
ove
r
a
ge
[
21
-
22]
.
2.
2
.
C
r
i
ti
c
al
P
ath
D
uri
n
g
pa
t
h
t
e
s
t
i
n
g
,
t
h
e
pa
t
h
f
o
r
w
hi
c
h
t
h
e
r
e
i
s
n
o
t
e
s
t
d
a
t
a
ge
n
e
ra
t
e
d
a
n
d
s
e
a
r
c
hi
n
g
f
o
r
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
t
o
c
ov
e
r
t
ha
t
p
a
r
t
i
c
ul
a
r
p
a
t
h
c
a
n
n
e
v
e
r
b
e
s
uc
c
e
e
d,
i
s
c
a
l
l
e
d
a
s
Cri
t
i
c
a
l
p
a
t
h.
I
n
s
uc
h
c
a
s
e
s
s
o
m
e
c
r
i
t
e
ri
o
n
i
s
n
e
e
de
d
t
o
s
t
o
p
t
h
e
s
e
a
r
c
h
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
f
o
r
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
t
ha
t
c
ov
e
r
s
t
h
e
c
r
i
t
i
c
a
l
pa
t
h
a
n
d
i
t
i
s
a
l
m
o
s
t
s
ur
e
t
ha
t
f
ur
t
h
e
r
s
e
a
r
c
h
i
ng
i
s
w
o
r
t
h
l
e
s
s
[23
-
26]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
5
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
201
9
:
5
04
-
5
1
0
506
F
i
g
u
r
e
1
.
CF
G
f
o
r
G
CD
p
r
o
gra
m
T
h
e
l
i
n
e
a
r
l
y
i
n
de
pe
n
de
nt
p
a
t
h
s
a
r
e
a
s
f
o
l
l
o
w
s
1→6
1→2→3
→5→6
1→2→4
→5→6
2.
3
.
Ev
o
l
u
ti
o
n
ar
y
A
l
go
r
i
th
m
(EA
)
E
v
o
l
ut
i
o
n
a
r
y
a
l
go
r
i
t
h
m
s
(
E
A
s
)
a
r
e
b
a
s
e
d
o
n
b
i
o
l
o
gi
c
a
l
b
e
h
a
v
i
o
r
o
r
e
vo
l
ut
i
o
n
o
f
p
o
pul
a
t
i
o
n
[27
-
28]
.
T
h
i
s
a
l
go
ri
t
hm
i
s
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
p
r
i
n
c
i
pl
e
o
f
s
ur
v
i
v
a
l
of
t
h
e
fi
t
t
e
s
t
a
nd
m
o
de
l
s
s
o
m
e
n
a
t
u
ra
l
p
h
e
n
o
m
e
na
l
i
ke
ge
n
e
t
i
c
i
nh
e
r
i
t
a
n
c
e
a
n
d
D
a
r
w
i
ni
a
n
s
t
r
i
f
e
fo
r
s
ur
v
i
v
a
l
,
c
o
n
s
t
i
t
ut
e
a
n
i
nt
e
r
e
s
t
i
n
g
c
a
t
e
go
r
y
of
m
o
d
e
rn
h
e
uri
s
t
i
c
s
e
a
r
c
h
[2
9
-
30]
.
A
s
t
ra
t
e
gy
h
a
s
b
e
e
n
de
v
e
l
o
p
e
d,
t
o
g
r
e
a
t
l
y
r
e
duc
e
t
h
e
n
e
c
e
s
s
a
r
y
t
i
m
e
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
os
t
s
t
o
a
c
hi
e
v
e
m
a
xi
m
um
b
e
n
e
f
i
t
s
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
s
of
t
c
o
m
put
i
ng
t
e
c
hni
que
s
l
i
ke
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
ri
t
hm
(G
A
),
P
a
rt
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(P
S
O
)
,
A
nt
Co
l
o
n
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(A
CO
),
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
B
e
e
Co
l
o
n
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(A
B
CO
)
e
t
c
.
[30
-
3
1].
2.
3
.
1
G
e
n
e
ti
c
A
l
go
r
i
th
m
(
G
A
)
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
r
i
t
h
m
(G
A
)
i
s
a
n
e
v
o
l
ut
i
o
n
a
r
y
a
l
go
r
i
t
hm
,
w
hi
c
h
w
a
s
de
v
e
l
o
p
e
d
by
J
o
h
n
H
o
l
l
a
nd
i
n
1975
[27
-
28
].
G
A
h
a
s
e
m
e
rge
d
a
s
a
p
r
a
c
t
i
c
a
l
,
r
o
b
us
t
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
a
n
d
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
d.
It
i
s
i
n
s
pi
r
e
d
by
t
h
e
w
a
y
n
a
t
u
r
e
e
v
o
l
ve
s
s
pe
c
i
e
s
us
i
ng
na
t
u
ra
l
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
f
i
t
t
e
s
t
i
ndi
v
i
du
a
l
s
[29]
.
In
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
s
o
l
v
i
n
g
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
,
G
A
c
o
m
e
s
a
c
r
o
s
s
a
s
e
t
o
f
f
e
a
s
i
b
l
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
,
c
a
l
l
e
d
a
s
t
h
e
s
e
a
r
c
h
s
p
a
c
e
,
w
h
e
r
e
t
h
e
i
ndi
v
i
dua
l
s
o
l
ut
i
o
n
i
s
m
a
rke
d
by
i
t
s
f
i
t
n
e
s
s
v
a
l
ue
o
r
s
c
o
r
e
t
o
w
a
r
ds
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
.
T
h
e
f
i
t
n
e
s
s
v
a
l
ue
o
r
s
c
o
r
e
o
f
t
h
e
i
n
di
v
i
du
a
l
s
i
s
de
t
e
rm
i
n
e
d
t
hro
ugh
a
p
r
e
de
f
i
n
e
d
f
i
t
n
e
s
s
f
un
c
t
i
o
n.
T
hi
s
v
a
l
ue
de
f
i
n
e
s
t
h
e
f
i
t
n
e
s
s
of
i
n
d
i
v
i
dua
l
s
o
l
ut
i
o
n
t
o
w
a
r
ds
t
h
e
gi
v
e
n
p
r
o
b
l
e
m
a
n
d
f
a
c
i
l
i
t
a
t
e
s
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
m
a
ki
n
g
r
e
ga
rdi
n
g
,
w
hi
c
h
s
o
l
ut
i
o
n
i
s
t
o
b
e
i
n
c
l
u
de
d
a
n
d
w
h
i
c
h
i
s
t
o
b
e
di
s
c
a
r
de
d
f
o
r
n
e
xt
ge
n
e
ra
t
i
o
n
.
It
a
l
w
a
y
s
a
i
m
s
fo
r
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
us
i
n
g
s
o
m
e
e
xt
r
e
m
e
v
a
l
ue
l
i
ke
s
e
a
rc
h
i
n
g
f
o
r
a
m
i
ni
m
um
o
r
m
a
xi
m
um
i
n
t
h
e
s
e
a
r
c
h
s
pa
c
e
[30
-
31].
T
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
pr
o
v
i
de
s
t
h
e
gl
o
b
a
l
o
pt
i
m
um
s
o
l
ut
i
o
n
by
e
m
pl
oy
i
n
g
i
t
s
di
f
fe
r
e
nt
o
pe
r
a
t
o
r
s
,
s
uc
h
a
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
c
r
o
s
s
ov
e
r
,
m
u
t
a
t
i
o
n
a
nd
e
l
i
t
i
s
m
[32
-
3
4].
It
i
s
a
n
8
-
t
up
l
e
d
e
xp
r
e
s
s
i
o
n
de
f
i
n
e
d
i
n
(
2)
[
25
]
,
[
35
-
36]
.
=
(
,
,
,
,
,
,
,
)
(2)
W
h
e
r
e
,
C
o
=
Ind
i
v
i
du
al
c
od
i
n
g
m
e
t
h
od
,
F
=
In
di
v
i
d
ua
l
f
i
t
ne
s
s
e
v
al
ua
t
i
on
,
P
o=
I
ni
t
i
al
pop
ul
at
i
o
n
N=
P
o
pu
l
a
t
i
on
s
c
a
l
e
,
S
=
P
r
e
f
e
r
r
e
d
s
e
l
e
c
t
i
o
n
op
e
r
a
t
or
,
C
=
P
r
e
f
e
r
r
e
d
c
r
os
s
o
v
e
r
op
e
r
a
t
or
M=
P
r
e
f
e
r
r
e
d
Mu
t
a
t
i
on
o
pe
r
a
t
or
,
T
=
Sus
pe
ns
i
on
o
f
op
e
r
a
t
i
on
a
l
g
e
br
a.
2.
3
.
2
P
ar
ti
c
l
e
S
w
a
r
m
O
p
ti
m
i
z
ati
o
n
(P
S
O
)
P
S
O
i
s
a
n
e
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
de
v
e
l
o
pe
d
by
k
e
nn
e
dy
a
n
d
e
b
e
r
ha
rt
i
n
1995
,
t
h
a
t
s
t
udi
e
s
t
h
e
s
o
c
i
a
l
b
e
h
a
v
i
o
r
o
f
b
i
r
d
f
l
o
c
ki
n
g
o
r
f
i
s
h
s
c
h
o
o
l
i
ng.
I
t
b
e
gi
n
s
w
i
t
h
a
g
r
o
up
o
f
ra
n
do
m
l
y
ge
n
e
ra
t
e
d
i
n
di
v
i
du
a
l
s
c
a
l
l
e
d
a
s
i
ni
t
i
a
l
po
pul
a
t
i
o
n.
T
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
c
a
n
b
e
fo
un
d
by
a
n
um
b
e
r
o
f
pa
rt
i
c
l
e
s
c
o
n
s
t
i
t
ut
i
ng
a
s
w
a
r
m
,
m
o
v
i
ng
a
r
o
u
n
d
i
n
a
pa
rt
i
c
ul
a
r
r
e
a
l
v
a
l
ue
d
N
-
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
s
e
a
r
c
h
s
pa
c
e
a
nd
a
dj
us
t
i
n
g
t
h
e
i
r
f
l
y
i
n
g
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
o
w
n
a
nd
o
t
h
e
r'
s
f
l
y
i
n
g
e
xpe
ri
e
n
c
e
[37].
A
f
i
t
ne
s
s
i
s
de
f
i
n
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
e
a
c
h
p
a
r
t
i
c
l
e
f
r
o
m
t
h
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
E
v
o
l
ut
i
onar
y
a
l
gor
i
t
hm
s
f
or
pa
t
h
c
o
v
e
r
ag
e
t
e
s
t
d
at
a
ge
ne
r
a
t
i
on
and
op
t
i
m
i
z
at
i
on
…
(
D
e
e
p
t
i
B
al
a
M
i
s
hr
a
)
507
po
pul
a
t
i
o
n
.
I
n
t
h
i
s
p
r
o
c
e
s
s
e
a
c
h
p
a
r
t
i
c
l
e
i
s
a
s
i
g
n
e
d
a
c
o
o
r
di
na
t
e
s
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
l
o
c
a
t
i
o
n
a
n
d
v
e
l
o
c
i
t
y
,
w
h
i
c
h
a
r
e
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n.
A
t
e
a
c
h
s
t
e
ps
o
f
t
h
i
s
p
r
o
c
e
s
s
t
h
e
v
e
l
oc
i
t
y
of
e
a
c
h
pa
rt
i
c
l
e
i
s
c
ha
n
ge
d
t
o
a
c
hi
e
v
e
b
e
s
t
f
i
t
n
e
s
s
(pb
e
s
t
)
t
ha
n
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
b
e
s
t
(gb
e
s
t
)
v
a
l
ue
ob
t
a
i
n
e
d
by
a
n
y
pa
r
t
i
c
l
e
i
n
t
h
e
po
pul
a
t
i
o
n.
T
h
e
pa
r
t
i
c
l
e
s
a
r
e
c
a
l
l
e
d
a
s
po
t
e
n
t
i
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
.
A
c
c
e
l
e
r
a
t
i
o
n
i
s
w
e
i
ght
e
d
by
a
r
a
n
do
m
t
e
rm
w
c
a
l
l
e
d
a
s
w
e
i
gh
t
i
n
e
rt
i
a
.
T
h
e
v
e
l
o
c
i
t
y
a
nd
n
e
w
pa
r
t
i
c
l
e
s
c
a
n
b
e
upda
t
e
d
by
us
i
ng
(3)
a
nd
(
4).
S
o
di
f
f
e
r
e
n
t
n
e
w
po
pul
a
t
i
o
n
a
r
e
ge
n
e
ra
t
e
d
f
o
r
a
c
c
e
l
e
r
a
t
i
o
n
t
o
w
a
r
ds
pb
e
s
t
a
n
d
gb
e
s
t
l
o
c
a
t
i
o
n
s
.
P
S
O
ha
s
a
p
r
e
m
a
t
u
r
e
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
p
r
o
b
l
e
m
i
e
.
It
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
t
o
t
h
e
l
o
c
a
l
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
[38
-
3
9
].
)
(
)
(
2
2
1
1
)
1
(
t
i
i
t
i
i
t
i
g
r
c
x
p
r
c
wv
v
(3)
t
i
t
i
t
i
x
v
x
)
1
(
)
1
(
(4)
2.
3
.
3
A
n
t
C
o
l
o
n
y
O
p
ti
m
i
z
at
i
o
n
(A
C
O
)
A
CO
i
s
a
di
s
t
ri
b
ut
e
d
m
e
t
a
-
h
e
u
ri
s
t
i
c
a
l
go
r
i
t
hm
,
i
n
s
pi
r
e
d
by
b
i
o
l
o
gi
c
a
l
b
e
h
a
v
i
o
r
s
o
f
r
e
a
l
-
w
o
r
l
d
a
n
t
s
m
a
i
n
l
y
us
e
d
t
o
s
o
l
v
e
m
a
n
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
.
T
h
e
A
u
n
t
S
y
s
t
e
m
A
l
go
r
i
t
hm
w
a
s
f
i
r
s
t
pr
o
po
s
e
d
by
M
a
r
c
o
D
o
r
i
go
e
t
a
l
.
i
n
19
91
t
o
s
o
l
v
e
c
o
m
b
i
n
a
t
o
ri
a
l
d
i
s
c
r
e
t
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
[40].
I
n
t
hi
s
a
l
go
ri
t
hm
,
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
i
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
s
a
g
r
a
p
h
a
n
d
t
h
e
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
a
n
t
s
m
o
v
e
a
r
o
un
d
t
h
e
p
a
t
h
s
o
f
t
h
e
g
r
a
p
h
r
e
pe
a
t
e
dl
y
t
o
f
i
n
d
t
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n.
D
u
r
i
ng
f
oo
d
s
e
a
r
c
hi
n
g
t
h
e
a
nt
s
l
e
a
v
e
a
c
h
e
m
i
c
a
l
l
e
v
e
l
c
a
l
l
e
d
a
s
ph
e
r
o
m
o
n
e
o
n
t
h
e
ra
n
do
m
l
y
t
ra
v
e
l
l
e
d
pa
t
h
s
s
o
t
ha
t
o
t
h
e
r
a
nt
s
c
a
n
c
o
o
r
di
n
a
t
e
s
w
i
t
h
e
a
c
h
o
t
h
e
r.
A
n
t
s
s
e
l
e
c
t
t
h
e
i
r
p
a
t
h
s
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
h
i
g
h
e
r
p
h
e
r
o
m
o
n
e
l
e
v
e
l
s
of
t
h
e
gra
p
h
e
dge
s
.
A
f
t
e
r
s
o
m
e
t
r
a
v
e
r
s
a
l
s
t
h
e
p
h
e
r
o
m
o
n
l
e
v
e
l
o
f
s
h
o
r
t
e
s
t
pa
t
h
b
e
c
o
m
e
s
h
i
g
h
e
r
t
h
a
n
t
h
e
o
t
h
e
r
s
b
e
c
a
us
e
t
h
e
p
h
e
r
o
m
o
n
e
v
a
po
r
a
t
i
o
n
i
s
m
o
r
e
i
n
l
o
n
ge
r
pa
t
h
s
.
F
o
r
e
a
c
h
i
t
e
ra
t
i
o
n
po
s
s
i
b
l
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
a
r
e
c
r
e
a
t
e
d
a
nd
f
i
na
l
l
y
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
b
e
s
t
qua
l
i
t
y
s
o
l
ut
i
o
n
b
y
us
i
n
g
a
h
e
u
r
i
s
t
i
c
m
e
a
s
u
r
e
[41
-
42]
.
2.
3
.4
A
r
ti
f
i
c
i
al
Be
e
C
o
l
o
n
y
O
p
ti
m
i
z
at
i
o
n
(A
B
C
O
)
A
B
CO
i
s
a
po
pul
a
t
i
o
n
b
a
s
e
d
pr
o
c
e
s
s
i
n
w
h
i
c
h
t
h
e
i
n
de
p
e
n
de
n
t
a
nd
pa
ra
l
l
e
l
o
f
t
h
e
s
c
o
ut
b
e
e
s
,
e
m
pl
oy
e
d
b
e
e
s
o
n
l
o
o
ke
r
b
e
e
s
f
i
n
ds
t
h
e
gl
o
b
a
l
o
pt
i
m
u
m
s
o
l
ut
i
o
n
f
a
s
t
e
r
.
It
i
s
a
n
o
n
p
h
e
r
o
m
e
n
o
n
b
a
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
s
o
n
o
n
e
e
d
of
upda
t
i
o
n
[43].
I
n
t
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
o
ve
rh
e
a
d
a
n
d
m
e
m
o
r
y
l
i
m
i
t
pr
o
b
l
e
m
s
a
r
e
b
a
l
a
n
c
e
d.
H
e
r
e
s
o
m
e
de
di
c
a
t
e
d
s
c
o
ut
be
e
s
a
r
e
a
ppo
i
n
t
e
d
t
o
e
xpl
o
r
e
f
l
ow
e
r
pa
t
c
h
e
s
i
n
t
h
e
s
o
r
r
o
u
n
di
ng
e
n
v
i
r
o
nm
e
n
t
a
t
r
a
ndo
m
.
T
h
e
f
i
t
n
e
s
s
v
a
l
ue
of
a
pe
r
t
i
c
ul
a
r
f
l
o
w
e
r
p
a
t
c
h
i
s
de
f
i
n
e
d
by
t
a
ki
n
g
t
h
e
n
e
c
t
a
r
a
m
o
u
n
t
,
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
a
n
d
t
h
e
di
r
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
de
s
i
gna
t
e
d
f
l
ow
e
r
pa
t
c
h
f
r
o
m
t
h
e
b
e
e
h
i
v
e
.
S
c
o
ut
be
e
s
gi
v
e
s
t
h
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
o
t
h
e
o
n
l
o
o
ke
r
b
e
e
s
i
n
fo
r
m
o
f
w
a
ggl
e
da
n
c
e
a
n
d
t
h
e
n
t
h
e
o
n
l
o
o
ke
r
be
e
s
d
e
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
f
i
t
n
e
s
s
v
a
l
ue
a
n
d
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
fo
o
d
s
o
ur
c
e
.
T
h
e
f
oo
d
s
o
uc
e
w
i
t
h
m
a
xi
m
u
m
p
r
o
f
i
t
a
b
i
l
i
t
y
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d
fo
r
t
h
e
e
xpl
o
r
a
t
i
o
n
[44
].
3.
R
ELA
TED
WO
R
K
E
A
s
a
r
e
f
r
e
que
n
t
l
y
us
e
d
fo
r
pa
t
h
c
o
ve
r
a
ge
b
a
s
e
d
t
e
s
t
da
t
a
ge
n
e
ra
t
i
o
n
a
n
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
o
a
c
h
i
e
v
e
m
a
x
i
m
u
m
pa
t
h
c
o
ve
r
a
ge
.
I
n
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
,
a
f
e
w
r
e
l
a
t
e
d
r
e
s
e
a
rc
h
w
o
r
ks
o
n
s
of
t
w
a
r
e
pa
t
h
t
e
s
t
i
n
g
us
i
ng
v
a
ri
a
nt
s
of
E
A
s
h
a
s
b
e
e
n
di
s
c
us
s
e
d.
3.
1
.
T
e
s
t
C
as
e
G
e
n
e
r
ati
o
n
an
d
O
p
ti
m
i
z
ati
o
n
u
s
i
n
g
G
A
H
e
r
m
adi
e
t
a
l
.
[
19]
de
v
e
l
o
pe
d
a
G
A
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
t
o
c
ov
e
r
m
ul
t
i
pl
e
p
a
t
h
a
t
a
t
i
m
e
.
T
h
e
y
h
a
v
e
a
ppl
i
e
d
di
f
fe
r
e
nt
f
i
t
n
e
s
s
o
n
s
e
v
e
r
a
l
b
e
n
c
h
m
a
r
k
p
r
o
b
l
e
m
s
.
T
he
f
i
t
n
e
s
s
w
a
s
d
e
s
i
gn
e
d
by
c
o
m
b
i
n
i
ng
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
of
pa
t
h
t
r
a
v
e
r
s
a
l
,
n
e
i
g
h
b
o
rh
o
o
d
i
n
f
l
ue
n
c
e
a
n
d
n
o
rm
a
l
i
z
a
t
i
o
n.
T
h
e
y
fo
un
d
t
h
e
n
e
w
G
A
b
a
s
e
d
m
ul
t
i
p
l
e
pa
t
h
t
e
s
t
da
t
a
ge
n
e
r
a
t
o
r
g
i
v
e
s
be
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
s
t
ha
n
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
m
e
t
h
o
d.
Ca
o
e
t
a
l
.
[13]
de
v
e
l
o
pe
d
a
n
a
pp
r
o
a
c
h
t
o
ge
n
e
ra
t
e
t
e
s
t
d
a
t
a
,
t
ha
t
c
o
ve
r
s
o
n
l
y
o
n
e
s
pe
c
i
f
i
c
pa
t
h
f
o
r
a
S
U
T
.
G
A
i
s
us
e
d
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
pa
t
h
c
o
ve
r
a
ge
o
f
a
S
U
T
fo
r
a
c
h
i
e
v
i
n
g
t
h
e
go
a
l
s
l
i
ke
b
e
t
t
e
r
qu
a
l
i
t
y
a
nd
r
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
a
n
d
t
h
e
f
i
t
n
e
s
s
i
s
de
s
i
g
n
e
d
by
t
a
ki
ng
t
h
e
O
v
e
r
l
a
ppe
d
P
a
t
h
S
i
m
i
l
a
ri
t
y
(O
P
S
)
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
e
xe
c
ut
e
d
pa
t
h
a
n
d
t
a
rge
t
p
a
t
h.
T
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
p
r
o
g
r
a
m
,
T
CP
i
s
t
a
ke
n
f
o
r
t
h
e
i
r
e
xpe
ri
m
e
n
t
s
a
n
d
f
o
un
d
t
ha
t
G
A
b
a
s
e
d
O
P
S
c
a
n
ge
n
e
ra
t
e
a
huge
n
u
m
b
e
r
o
f
v
a
l
i
d
t
e
s
t
da
t
a
w
i
t
h
l
e
s
s
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
o
f
t
i
m
e
.
G
ar
g
e
t
a
l
.
[26]
p
r
o
po
s
e
d
a
n
e
w
f
i
t
n
e
s
s
n
a
m
e
d
a
s
E
x
t
e
nde
d
L
e
ve
l
B
r
a
n
c
h
(E
X
L
B
)
fo
r
b
a
s
i
c
pa
t
h
t
e
s
t
i
n
g
us
i
n
g
s
i
m
pl
e
G
A
by
us
i
n
g
hi
l
l
c
l
i
m
b
i
n
g
m
e
t
h
o
d
w
i
t
h
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
pe
r
a
t
o
r
,
b
ut
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
c
o
ul
d
n
o
t
c
o
v
e
r
a
l
l
p
a
t
h
s
.
Z
h
u
e
t
al
.
[34]
,
2017
p
r
o
po
s
e
d
a
n
i
m
p
r
o
ve
d
G
A
t
o
b
a
l
a
n
c
e
t
h
e
l
o
a
d
o
f
e
a
c
h
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
r
e
s
o
ur
c
e
s
i
n
t
a
rge
t
pa
t
h
s
o
f
a
S
U
T
.
A
gr
o
upi
ng
s
t
ra
t
e
gy
of
t
a
rge
t
pa
t
h
s
i
s
de
f
i
n
e
d
by
t
a
k
i
n
g
t
h
e
c
o
m
m
o
n
c
o
n
s
t
ra
i
nt
s
o
f
t
h
e
t
a
rge
t
pa
t
h
s
,
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
s
e
a
r
c
h
s
pa
c
e
o
f
t
e
s
t
da
t
a
.
S
y
m
bo
l
i
c
e
x
e
c
ut
i
o
n
t
o
o
l
a
l
o
n
g
w
i
t
h
G
A
i
s
us
e
d
t
o
a
c
c
e
l
e
r
a
t
e
t
h
e
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
of
s
e
a
r
c
h
p
r
o
c
e
s
s
,
w
h
i
c
h
l
e
a
ds
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
of
S
B
S
T
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
i
s
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d
w
i
t
h
f
o
ur
di
f
f
e
r
e
n
t
p
r
o
gra
m
s
s
uc
h
a
s
b
ubb
l
e
s
o
r
t
,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
5
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
201
9
:
5
04
-
5
1
0
508
i
n
s
e
r
t
i
o
n
s
o
r
t
,
s
e
l
e
c
t
s
o
r
t
,
a
n
d
s
h
e
l
l
s
o
rt
.
T
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
s
a
v
e
r
y
g
oo
d
pe
r
fo
r
m
a
n
c
e
i
n
t
e
rm
s
of
bo
t
h
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
a
n
d
l
o
a
d
b
a
l
a
n
c
i
n
g
o
f
ge
n
e
r
a
t
e
d
t
e
s
t
d
a
t
a
.
3.
2
.
T
e
s
t
C
as
e
G
e
n
e
r
ati
o
n
an
d
O
p
ti
m
i
z
ati
o
n
u
s
i
n
g
P
S
O
L
at
i
u
e
t
a
l
.
[37]
us
e
d
t
hr
e
e
di
f
f
e
r
e
n
t
e
v
o
l
ut
i
o
n
a
r
y
a
l
go
ri
t
hm
s
t
o
ge
n
e
ra
t
e
t
e
s
t
da
t
a
a
u
t
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
fo
r
pa
t
h
t
e
s
t
i
n
g
a
n
d
f
o
un
d
e
v
o
l
ut
i
o
n
a
r
y
t
e
s
t
i
n
g
s
t
ra
t
e
g
i
e
s
a
r
e
v
e
ry
w
e
l
l
s
ui
t
e
d
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
t
e
s
t
da
t
a
f
o
r
a
s
o
f
t
w
a
r
e
pr
o
g
r
a
m
.
T
h
e
y
h
a
v
e
us
e
d
G
A
,
P
S
O
,
S
A
(S
i
m
ul
a
t
e
d
A
nn
e
a
l
i
ng)
f
o
r
t
h
e
i
r
e
xpe
ri
m
e
n
t
s
.
H
u
an
g
e
t
a
l
.
[3
8]
pr
o
po
s
e
d
a
m
e
t
h
o
d
S
A
F
-
G
P
S
O
(S
w
a
r
m
A
c
t
i
v
i
t
y
F
e
e
d
b
a
c
k
-
G
a
us
s
P
a
rt
i
c
l
e
S
w
a
rm
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n),
b
a
s
e
d
o
n
Im
p
r
o
v
e
d
P
S
O
fo
r
m
ul
t
i
p
a
t
h
t
e
s
t
c
a
s
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
a
nd
f
o
un
d
t
h
e
i
r
m
e
t
h
o
d
gi
v
e
s
b
e
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
i
n
c
o
m
pa
ri
s
o
n
t
o
G
A
a
n
d
P
S
O
.
H
an
e
t
al
.
[21]
p
r
o
po
s
e
d
a
m
o
di
f
i
e
d
m
ul
t
i
pl
e
pa
t
h
t
e
s
t
da
t
a
ge
n
e
r
a
t
o
r
us
i
n
g
P
S
O
.
A
ut
h
o
r
s
h
a
v
e
t
a
ke
n
s
o
m
e
b
e
n
c
h
m
a
r
k
p
r
o
b
l
e
m
s
a
n
d
f
o
un
d
t
h
e
i
r
p
r
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
i
s
m
o
r
e
e
ff
e
c
t
i
v
e
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
f
o
r
c
o
m
pl
i
c
a
t
e
d
a
n
d
l
a
rge
pa
t
h
s
e
t
s
.
T
h
e
y
h
a
v
e
t
a
ke
n
di
f
fe
r
e
nt
po
pul
a
t
i
o
n
s
i
z
e
a
n
d
f
r
o
m
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
r
e
s
ul
t
,
i
t
i
s
ob
s
e
r
v
e
d
t
h
a
t
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
i
t
e
r
a
t
i
o
n
n
e
e
de
d
t
o
c
ov
e
r
a
l
l
f
e
a
s
i
b
l
e
pa
t
h
s
,
i
s
de
c
r
e
a
s
e
s
w
h
e
n
po
pul
a
t
i
o
n
s
i
z
e
i
n
c
r
e
a
s
e
s
.
3.
3
.
T
e
s
t
c
as
e
g
e
n
e
r
ati
o
n
an
d
o
p
ti
m
i
z
at
i
o
n
u
s
i
n
g
A
C
O
Bi
s
was
e
t
al
.
[40]
p
r
o
po
s
e
d
a
n
A
CO
b
a
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
t
ha
t
gua
r
a
nt
e
e
s
f
ul
l
s
of
t
w
a
r
e
c
ov
e
r
a
ge
w
i
t
h
m
i
ni
m
u
m
r
e
du
n
d
a
n
c
y
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
c
a
n
ge
n
e
r
a
t
e
o
pt
i
m
a
l
p
a
t
h
i
n
a
p
r
i
o
r
i
t
i
z
e
d
o
r
de
r
a
n
d
a
l
s
o
ge
n
e
ra
t
e
s
t
e
s
t
d
a
t
a
s
e
que
n
c
e
w
i
t
h
i
n
t
h
e
do
m
a
i
n
t
o
us
e
a
s
i
n
p
ut
s
o
f
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
pa
t
h
s
.
M
an
n
e
t
a
l
[42]
pr
o
po
s
e
d
a
n
A
CO
b
a
s
e
d
pa
t
h
p
r
i
o
ri
t
i
z
a
t
i
o
n
t
o
ge
n
e
ra
t
e
m
a
x
i
m
u
m
pa
t
h
c
o
ve
r
a
ge
t
e
s
t
d
a
t
a
.
T
h
e
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
na
m
e
d
a
s
P
P
-
A
CO
,
w
h
i
c
h
i
s
us
e
d
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
o
pt
i
m
a
l
p
a
t
h
s
e
que
n
c
e
i
n
D
D
g
ra
p
h
f
o
r
a
S
U
T
.
T
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
s
e
a
r
c
h
b
a
s
e
d
pr
o
g
r
a
m
a
s
T
CP
i
s
t
a
ke
n
f
o
r
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
n
d
t
h
e
r
e
po
rt
e
d
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
s
t
h
a
t
,
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
t
e
c
h
n
i
que
c
a
n
ge
n
e
ra
t
e
s
t
e
s
t
da
t
a
f
o
r
f
ul
l
pa
t
h
c
ove
r
a
ge
a
s
w
e
l
l
a
s
p
r
i
o
r
i
t
i
z
e
s
t
h
o
s
e
t
e
s
t
da
t
a
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
p
a
t
h
s
t
r
e
n
g
t
h
.
3.
4
.
Te
s
t
c
as
e
ge
n
e
r
at
i
o
n
an
d
o
p
ti
m
i
z
ati
o
n
u
s
i
n
g
A
B
C
L
am
e
t
a
l
.
[43]
p
r
e
s
e
nt
e
d
a
n
a
p
p
r
o
a
c
h
f
o
r
a
u
t
o
m
a
t
i
c
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
o
f
f
e
a
s
i
b
l
e
i
n
de
pe
n
de
nt
t
e
s
t
p
a
t
h
by
us
i
n
g
e
dge
c
o
ve
r
a
ge
c
ri
t
e
r
i
a
.
T
h
e
y
h
a
v
e
us
e
d
A
B
C
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
t
o
o
pt
i
m
i
z
e
t
e
s
t
s
ui
t
e
a
n
d
s
h
o
w
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
of
t
h
e
i
r
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
by
c
o
m
pa
r
i
n
g
w
i
t
h
pr
e
v
i
o
us
r
e
l
a
t
e
d
a
p
p
r
o
a
c
h
e
s
,
b
ut
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
c
o
ul
d
n
o
t
e
l
i
m
i
na
t
e
t
h
e
dup
l
i
c
a
t
e
t
e
s
t
da
t
a
i
n
t
h
e
f
i
n
a
l
t
e
s
t
s
ui
t
e
.
Kh
ar
i
e
t
a
l
.
[44]
de
v
e
l
o
pe
d
a
n
a
ut
o
m
a
t
e
d
t
e
s
t
i
n
g
t
o
o
l
fo
r
t
e
s
t
s
ui
t
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
a
n
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
o
t
e
s
t
a
s
o
f
t
w
a
r
e
us
i
n
g
A
B
C.
T
h
e
i
r
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
i
s
a
b
l
e
t
o
pr
ov
i
de
a
s
e
t
of
m
i
ni
m
a
l
t
e
s
t
c
a
s
e
w
i
t
h
m
a
xi
m
um
p
a
t
h
c
o
ve
r
a
ge
.
A
ut
h
o
r
s
ha
v
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
i
r
r
e
s
ul
t
w
i
t
h
CS
A
(Cuc
ko
o
S
e
a
r
c
h
A
l
go
r
i
t
h
m
)
a
n
d
f
o
un
d
t
h
e
A
B
C
b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
d
o
ffe
r
s
b
e
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
t
ha
n
CS
A
i
n
t
e
r
m
s
o
f
pa
t
h
c
ov
e
r
a
ge
.
T
h
e
r
e
po
rt
e
d
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
9
0.
3%
p
a
t
h
c
o
v
e
r
a
ge
i
s
a
c
hi
e
v
e
d
fo
r
A
B
C
w
h
e
r
e
a
s
o
nl
y
75.
4%
pa
t
h
c
o
v
e
r
a
ge
i
s
a
c
h
i
e
v
e
d
fo
r
CS
A
.
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
i
s
pa
pe
r
b
ri
e
f
l
y
r
e
v
i
e
w
e
d
s
o
m
e
of
t
h
e
r
e
l
a
t
e
d
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
k
o
n
pa
t
h
c
o
v
e
r
a
ge
b
a
s
e
d
t
e
s
t
i
ng,
o
n
e
of
t
h
e
w
h
i
t
e
bo
x
t
e
s
t
i
ng
t
e
c
hn
i
que
us
i
ng
di
f
f
e
r
e
n
t
E
A
s
v
i
z
.
G
A
,
P
S
O
,
A
CO
,
A
B
CO
.
In
pa
t
h
t
e
s
t
i
n
g
t
e
s
t
da
t
a
i
s
ge
n
e
ra
t
e
d
t
o
c
ov
e
r
t
h
e
b
a
s
i
c
pa
t
h
o
f
a
s
pe
c
i
f
i
c
S
U
T
.
It
i
s
ob
s
e
r
ve
d
t
h
a
t
di
f
f
e
r
e
n
t
E
A
s
a
r
e
f
r
e
que
n
t
l
y
us
e
d
fo
r
t
e
s
t
c
a
s
e
g
e
n
e
ra
t
i
o
n
a
n
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
o
c
ove
r
t
h
e
b
a
s
i
c
pa
t
h
.
H
ow
e
ve
r
,
a
s
w
e
m
ov
e
t
o
h
i
g
h
e
r
pa
t
h
c
ove
r
a
ge
b
a
s
e
d
t
e
s
t
s
ui
t
e
w
i
t
h
m
o
r
e
c
o
m
pl
e
x
s
o
f
t
w
a
r
e
,
m
o
r
e
e
ff
i
c
i
e
n
t
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
n
e
e
de
d.
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
ha
v
e
e
m
pl
oy
e
d
m
a
n
y
di
f
fe
r
e
n
t
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
,
t
o
a
c
h
i
e
v
e
m
a
xi
m
u
m
c
ove
r
a
ge
.
H
ow
e
ve
r
,
i
t
’s
v
e
r
y
di
ff
i
c
ul
t
t
o
a
c
h
i
e
ve
100%
p
a
t
h
c
ov
e
r
a
ge
i
n
c
o
m
pl
e
x
s
o
f
t
w
a
r
e
i
.
e
.
i
n
t
e
rm
s
o
f
L
O
C
a
n
d
a
l
a
r
ge
num
b
e
r
o
f
t
e
s
t
da
t
a
i
s
r
e
qu
i
r
e
d
t
o
w
a
r
ds
a
c
h
i
e
v
i
n
g
a
m
a
xi
m
u
m
.
A
s
a
r
e
s
ul
t
,
num
e
r
o
us
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
ha
v
e
be
e
n
p
r
o
po
s
e
d,
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
a
n
d
a
ppl
i
e
d
t
o
a
c
hi
e
v
e
h
i
g
h
e
s
t
c
o
ve
r
a
ge
o
ve
r
t
h
e
p
a
s
t
de
c
a
de
s
.
P
r
e
s
e
n
c
e
of
c
r
i
t
i
c
a
l
p
a
t
h
s
i
s
a
l
s
o
o
n
e
m
a
i
n
i
s
s
ue
s
i
n
a
c
h
i
e
v
i
ng
f
ul
l
pa
t
h
c
o
v
e
r
a
ge
.
S
o
de
t
e
c
t
i
n
g
a
n
d
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
f
o
r
a
s
pe
c
i
f
i
c
c
r
i
t
i
c
a
l
pa
t
h
i
s
a
v
e
r
y
c
h
a
l
l
e
n
gi
ng
i
s
s
ue
du
r
i
ng
p
a
t
h
t
e
s
t
i
n
g
.
In
f
ut
u
r
e
i
t
i
s
pl
a
nn
e
d,
t
o
de
ve
l
o
p
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
E
A
b
a
s
e
d
a
l
go
r
i
t
hm
w
hi
c
h,
ge
n
e
r
a
t
e
s
a
n
o
pt
i
m
i
z
e
d
t
e
s
t
s
ui
t
e
t
o
s
a
t
i
s
fy
m
a
xi
m
um
pa
t
h
c
o
ve
r
a
ge
f
o
r
a
n
y
S
U
T
a
nd
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
l
y
,
v
a
l
i
da
t
e
t
h
e
e
f
fe
c
t
i
ve
n
e
s
s
a
n
d
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
of
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
l
go
r
i
t
hm
i
n
c
o
v
e
r
i
ng
t
h
e
m
o
s
t
c
r
i
t
i
c
a
l
pa
t
h
s
.
It
i
s
a
l
s
o
pl
a
nn
e
d
t
o
de
s
i
gn
a
r
e
a
l
c
o
d
e
d
G
A
t
o
ge
n
e
ra
t
e
a
n
d
o
pt
i
m
i
z
e
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
w
i
t
h
m
a
xi
m
um
pa
t
h
c
o
v
e
r
a
ge
a
n
d
m
i
n
i
m
u
m
t
e
s
t
d
a
t
a
ge
n
e
ra
t
i
o
n
c
o
un
t
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
C
ha
uha
n,
N
.
,
“
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
:
P
r
i
nc
i
pl
e
s
a
n
d
P
r
a
c
t
i
c
e
s
”
,
O
xf
o
r
d
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
P
r
e
s
s
,
2010
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
E
v
o
l
ut
i
onar
y
a
l
gor
i
t
hm
s
f
or
pa
t
h
c
o
v
e
r
ag
e
t
e
s
t
d
at
a
ge
ne
r
a
t
i
on
and
op
t
i
m
i
z
at
i
on
…
(
D
e
e
p
t
i
B
al
a
M
i
s
hr
a
)
509
[
2]
M
i
s
hr
a
,
D
.
B
.
,
B
i
l
g
a
i
y
a
n,
S
.
,
M
i
s
h
r
a
,
R
.
,
A
c
ha
r
y
a
,
A
.
A
.
a
nd
M
i
s
h
r
a
,
S
.
,
2
017
.
“
A
R
e
v
i
e
w
o
f
R
a
ndo
m
T
e
s
t
C
a
s
e
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
u
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
.
I
ndi
an
J
ou
r
na
l
of
S
c
i
e
nc
e
a
n
d
T
e
c
hn
ol
o
gy
,
1
0(
3
0)
.
[
3]
M
i
s
hr
a
,
D
.
B
.
,
M
i
s
hr
a
,
R
.
,
A
c
ha
r
y
a
,
A
.
A
.
a
nd
D
a
s
,
K
.
N
.
,
2
019
.
“
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
f
o
r
M
u
t
a
t
i
o
n
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
.
I
n
So
f
t
C
om
put
i
ng
f
or
P
r
ob
l
e
m
So
l
v
i
ng
(
p
p.
85
7
-
867)
.
S
pr
i
ng
e
r
,
S
i
ng
a
po
r
e
.
[
4]
M
i
s
hr
a
,
D
.
B
.
,
M
i
s
h
r
a
,
R
.
,
D
a
s
,
K
.
N
.
a
nd
A
c
ha
r
y
a
,
A
.
A
.
,
2017
.
“
A
S
y
s
t
e
m
a
t
i
c
R
e
v
i
e
w
o
f
S
of
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
T
e
c
hni
que
s
”
.
I
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
S
i
x
t
h
I
nt
e
r
nat
i
on
al
C
onf
e
r
e
nc
e
on
So
f
t
C
om
pu
t
i
n
g
f
o
r
P
r
obl
e
m
Sol
v
i
n
g
(
pp
.
174
-
184
)
.
S
pr
i
ng
e
r
,
S
i
ng
a
po
r
e
.
[
5]
B
huy
a
n,
M
.
K
.
,
M
o
ha
pa
t
r
a
,
D
.
P
.
a
nd
S
e
t
hi
,
S
.
,
201
6.
“
S
o
f
t
w
a
r
e
R
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
P
r
e
di
c
t
i
o
n
us
i
ng
F
uz
z
y
M
i
n
-
M
a
x
A
l
go
r
i
t
hm
a
n
d
R
e
c
ur
r
e
n
t
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
A
ppr
o
a
c
h
”
.
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
an
d
C
om
pu
t
e
r
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
(
I
J
E
C
E
)
,
6
(
4)
,
pp
.
192
9
-
1938
.
[
6]
S
r
i
v
a
s
t
a
v
a
,
P
.
R
.
a
nd
K
i
m
,
T
.
H
.
,
200
9.
“
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
i
n
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
”
.
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
nal
o
f
s
o
f
t
w
a
r
e
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
a
nd
i
t
s
A
pp
l
i
c
a
t
i
ons
,
3(
4)
,
pp.
87
-
9
6.
[
7]
A
hm
e
d,
M
.
A
.
a
n
d
H
e
r
m
a
d
i
,
I
.
,
20
08
.
“
GA
-
B
a
s
e
d
M
u
l
t
i
p
l
e
P
a
t
hs
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
ne
r
a
t
o
r
”
.
C
om
put
e
r
s
&
O
pe
r
at
i
ons
R
e
s
e
ar
c
h
,
35
(
10
)
,
p
p.
3
107
-
312
4.
[
8]
Z
ha
ng
,
S
.
,
Z
ha
ng
,
Y
.
,
Z
ho
u,
H
.
a
nd
H
e
,
Q
.
,
2
010
,
O
c
t
o
be
r
.
“
A
ut
o
m
a
t
i
c
pa
t
h
t
e
s
t
da
t
a
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
ba
s
e
d
o
n
G
A
-
PSO
”
.
I
n
I
n
t
e
l
l
i
ge
nt
C
om
p
ut
i
ng
a
nd
I
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
Sy
s
t
e
m
s
(
I
C
I
S)
,
20
1
0
I
E
E
E
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
(
V
o
l
.
1,
p
p.
142
-
146
)
.
I
E
E
E
.
[
9]
Z
ha
ng
,
Y
.
a
nd
G
o
ng
,
D
.
,
2
014
.
“
G
e
ne
r
a
t
i
ng
T
e
s
t
D
a
t
a
f
o
r
B
o
t
h
P
a
t
hs
C
o
v
e
r
a
g
e
a
nd
F
a
u
l
t
s
D
e
t
e
c
t
i
o
n
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
s
:
M
u
l
t
i
-
P
a
t
h
C
a
s
e
”
.
F
r
on
t
i
e
r
s
of
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
8
(
5
)
,
pp.
726
-
740
.
[
10]
M
o
hi
-
A
l
de
e
n
,
S
.
M
.
,
M
o
ha
m
a
d
,
R
.
a
nd
D
e
r
i
s
,
S
.
,
2
016
.
“
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
of
N
e
g
a
t
i
v
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
A
l
g
o
r
i
t
hm
(
N
S
A
)
f
o
r
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
o
f
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
”
.
A
pp
l
i
e
d
So
f
t
C
om
pu
t
i
ng
,
49
,
pp
.
11
18
-
1128
.
[
11]
M
a
n
i
kum
a
r
,
T
.
,
K
um
a
r
,
A
.
J
.
S
.
a
n
d
M
a
r
ut
ha
m
u
t
hu
,
R
.
,
20
16
.
“
A
ut
o
m
a
t
e
d
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
f
o
r
B
r
a
nc
h
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
I
nc
r
e
m
e
nt
a
l
G
e
n
e
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
.
S
ā
dha
nā
,
41(
9)
,
pp.
959
-
97
6
.
[
12]
S
ha
r
m
a
,
A
.
,
R
i
s
ho
n,
P
.
a
nd
A
gg
a
r
w
a
l
,
A
.
,
2016
.
“
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
s
”
.
I
nt
.
J
.
C
om
put
.
S
c
i
.
E
ng.
Su
r
v
.
(
I
J
C
SE
S)
,
7(
2)
,
pp.
21
-
33
.
[
13]
C
a
o
,
Y
.
,
H
u
,
C
.
a
nd
L
i
,
L
.
,
2009
,
J
u
l
y
.
“
A
n
A
ppr
o
a
c
h
t
o
G
e
ne
r
a
t
e
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
D
a
t
a
f
o
r
A
S
pe
c
i
f
i
c
P
a
t
h
A
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
w
i
t
h
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
”
.
I
n
R
e
l
i
abi
l
i
t
y
,
M
ai
n
t
a
i
nabi
l
i
t
y
an
d
Sa
f
e
t
y
,
2
009
.
I
C
R
M
S
2
009
.
8
t
h
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
(
p
p.
88
8
-
892
)
.
I
E
E
E
.
[
14]
T
o
r
ka
m
a
n
i
,
M
.
A
.
,
2
014
.
“
M
e
t
r
i
c
S
u
i
t
e
t
o
E
v
a
l
ua
t
e
R
e
us
a
bi
l
i
t
y
of
S
o
f
t
w
a
r
e
P
r
o
duc
t
L
i
n
e
”
.
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
J
o
ur
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
al
an
d
C
om
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
I
J
E
C
E
)
,
4
(
2
)
,
p
p.
285
-
294
.
[
15]
A
l
s
hr
a
i
de
h
,
M
.
,
M
a
h
a
f
z
a
h,
B
.
A
.
a
nd
A
l
-
S
ha
r
a
e
h
,
S
.
,
201
1.
“
A
M
u
l
t
i
p
l
e
-
P
o
pul
a
t
i
o
n
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
B
r
a
nc
h
C
ov
e
r
a
g
e
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n”
.
So
f
t
w
ar
e
Q
ual
i
t
y
J
ou
r
na
l
,
1
9(
3
)
,
pp.
4
89
-
513
.
[
16]
K
ha
r
i
,
M
.
a
n
d
K
um
a
r
,
P
.
,
201
7.
“
A
n
E
xt
e
n
s
i
v
e
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
S
e
a
r
c
h
-
B
a
s
e
d
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
:
A
R
e
v
i
e
w
”
.
Sof
t
C
om
put
i
ng
,
pp
.
1
-
14
.
[
17]
M
a
n
s
o
ur
,
N
.
a
n
d
S
a
l
a
m
e
,
M
.
,
200
4.
“
D
a
t
a
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
f
o
r
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
”
.
Sof
t
w
ar
e
Q
ual
i
t
y
J
ou
r
na
l
,
12
(
2
)
,
pp.
1
21
-
136
.
[
18]
G
upt
a
,
M
.
a
nd
G
u
pt
a
,
G
.
,
2012
.
“
E
f
f
e
c
t
i
v
e
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
s
”
.
J
o
ur
na
l
o
f
E
ngi
ne
e
r
i
n
g,
C
om
p
ut
e
r
s
&
A
pp
l
i
e
d
Sc
i
e
nc
e
s
,
1(
2)
,
pp
.
17
-
21
.
[
19]
H
e
r
m
a
d
i
,
I
.
,
L
o
ka
n,
C
.
a
nd
S
a
r
ke
r
,
R
.
,
201
0,
D
e
c
e
m
be
r
.
“
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
B
a
s
e
d
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
:
C
ha
l
l
e
ng
e
s
a
n
d
K
e
y
P
a
r
a
m
e
t
e
r
s
”
.
I
n
So
f
t
w
ar
e
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
(
W
C
SE
)
,
201
0
Se
c
o
nd
W
or
l
d
C
on
gr
e
s
s
on
(
V
o
l
.
2,
p
p.
24
1
-
244)
.
I
E
E
E
.
[
20]
Z
a
pa
t
a
,
F
.
,
A
kundi
,
A
.
,
P
i
n
e
da
,
R
.
a
nd
S
m
i
t
h,
E
.
,
2
013
.
“
B
a
s
i
s
P
a
t
h
A
na
l
y
s
i
s
f
o
r
T
e
s
t
i
ng
C
o
m
pl
e
x
S
y
s
t
e
m
o
f
S
y
s
t
e
m
s
”
.
P
r
oc
e
di
a
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
2
0,
pp
.
2
56
-
261
.
[
21]
H
a
n,
X
.
,
L
e
i
,
H
.
a
nd
W
a
ng
,
Y
.
S
.
,
2016
.
“
M
u
l
t
i
p
l
e
P
a
t
h
s
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n”
.
I
E
T
S
of
t
w
ar
e
,
1
1(
2
)
,
p
p.
41
-
47.
[
22]
B
oo
pa
t
h
i
,
M
.
,
S
u
j
a
t
h
a
,
R
.
,
K
um
a
r
,
C
.
S
.
a
nd
N
a
r
a
s
i
m
m
a
n
,
S
.
,
2
014
,
O
c
t
o
be
r
.
“
T
he
M
a
t
he
m
a
t
i
c
s
o
f
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
”
.
I
n
R
e
l
i
a
bi
l
i
t
y
,
I
n
f
o
c
om
T
e
c
hno
l
og
i
e
s
and
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
on
(
I
C
R
I
T
O
)
(
T
r
e
nds
an
d
F
ut
ur
e
D
i
r
e
c
t
i
on
s
)
,
2014
3
r
d
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
(
pp
.
1
-
6)
.
I
E
E
E
.
[
23]
Z
ho
ng
l
i
n,
Z
.
a
nd
L
i
ng
xi
a
,
M
.
,
2
010
,
A
ug
us
t
.
“
A
n
I
m
pr
ov
e
d
M
e
t
ho
d
o
f
A
c
qui
r
i
ng
B
a
s
i
s
P
a
t
h
f
o
r
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
”
.
In
C
om
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
E
du
c
at
i
on
(
I
C
C
SE
)
,
2
010
5
t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
(
pp
.
189
1
-
1894
)
.
I
E
E
E
.
[
24]
T
hi
,
D
.
N
.
,
H
i
e
u
,
V
.
D
.
a
nd
H
a
,
N
.
V
.
,
2016
,
N
o
v
e
m
be
r
.
“
A
T
e
c
h
ni
qu
e
f
o
r
G
e
ne
r
a
t
i
ng
T
e
s
t
D
a
t
a
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
”
.
I
n
A
dv
anc
e
d
C
om
pu
t
i
ng
an
d
A
p
pl
i
c
a
t
i
ons
(
A
C
O
M
P
)
,
2016
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
(
pp
.
67
-
73)
.
I
E
E
E
.
[
25]
S
hi
m
i
n,
L
.
a
n
d
Z
ha
ng
a
ng
,
W
.
,
201
1.
“
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
a
nd
i
t
s
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
i
n
t
he
P
a
t
h
-
O
r
i
e
n
t
e
d
T
e
s
t
D
a
t
a
A
ut
o
m
a
t
i
c
G
e
ne
r
a
t
i
o
n”
.
P
r
o
c
e
di
a
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
15
,
pp.
1186
-
11
90
.
[
26]
G
a
r
g
,
D
.
a
n
d
G
a
r
g
,
P
.
,
201
5.
“
B
a
s
i
s
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
S
G
A
&
H
G
A
w
i
t
h
E
xL
B
F
i
t
ne
s
s
F
u
nc
t
i
o
n
”
.
P
r
oc
e
di
a
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
70
,
p
p.
593
-
602
.
[
27]
S
ha
hb
a
z
i
,
A
.
a
n
d
M
i
l
l
e
r
,
J
.
,
2016
.
“
B
l
a
c
k
-
B
o
x
S
t
r
i
ng
T
e
s
t
C
a
s
e
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
T
h
r
o
ug
h
A
M
ul
t
i
-
O
b
j
e
c
t
i
v
e
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n”
.
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
o
ns
on
S
of
t
w
ar
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
42(
4)
,
pp.
3
61
-
378
.
[
28]
Y
a
n,
J
.
a
n
d
Z
h
a
ng
,
J
.
,
20
08
.
“
A
n
E
f
f
i
c
i
e
n
t
M
e
t
ho
d
T
o
G
e
ne
r
a
t
e
F
e
a
s
i
b
l
e
P
a
t
hs
F
o
r
B
a
s
i
s
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
”
.
I
nf
or
m
a
t
i
on
P
r
oc
e
s
s
i
ng
L
e
t
t
e
r
s
,
10
7(
3
-
4
)
,
pp
.
87
-
92
.
[
29]
M
i
s
hr
a
,
D
.
B
.
,
M
i
s
h
r
a
,
R
.
,
D
a
s
,
K
.
N
.
a
nd
A
c
ha
r
y
a
,
A
.
A
.
,
2019
.
“
T
e
s
t
C
a
s
e
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
a
nd
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
C
r
i
t
i
c
a
l
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
.
I
n
Sof
t
C
om
pu
t
i
n
g
f
o
r
P
r
o
bl
e
m
So
l
v
i
ng
(
pp
.
6
7
-
80)
.
S
pr
i
ng
e
r
,
S
i
ng
a
po
r
e
.
[
30]
H
e
r
m
a
d
i
,
I
.
a
nd
A
hm
e
d,
M
.
A
.
,
2
003
,
D
e
c
e
m
be
r
.
“
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
h
m
B
a
s
e
d
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
ne
r
a
t
o
r
”
.
I
n
E
v
o
l
ut
i
on
ar
y
C
om
put
at
i
on
,
2003
.
C
E
C
'
03.
T
he
2
003
C
o
ng
r
e
s
s
o
n
(
V
o
l
.
1,
pp
.
85
-
91)
.
I
E
E
E
.
[
31]
D
e
b,
K
.
,
201
2.
“
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
F
o
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
s
i
g
n:
A
l
go
r
i
t
hm
s
a
nd
E
xa
m
p
l
e
s
”
.
P
H
I
L
e
a
r
n
i
ng
P
v
t
.
L
t
d
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
5
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
201
9
:
5
04
-
5
1
0
510
[
32]
J
e
na
,
T
.
a
nd
M
o
ha
nt
y
,
J
.
R
.
,
20
16.
“
D
i
s
a
s
t
e
r
R
e
c
ov
e
r
y
S
e
r
v
i
c
e
s
i
n
I
nt
e
r
c
l
o
ud
U
s
i
ng
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
L
o
a
d
B
a
l
a
nc
e
r
”
.
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
our
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
and
C
om
pu
t
e
r
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
(
I
J
E
C
E
)
,
6(
4)
,
p.
1
828
.
[
33]
M
i
s
hr
a
,
D
.
B
.
,
M
i
s
hr
a
,
R
.
,
A
c
ha
r
y
a
,
A
.
A
.
a
nd
D
a
s
,
K
.
N
.
,
201
9.
“
T
e
s
t
C
a
s
e
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
nd
P
r
i
o
r
i
t
i
z
a
t
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
M
ul
t
i
-
O
bj
e
c
t
i
v
e
G
e
n
e
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
.
I
n
H
ar
m
ony
Se
ar
c
h
an
d
N
at
ur
e
I
ns
p
i
r
e
d
O
p
t
i
m
i
z
at
i
on
A
l
gor
i
t
hm
s
(
pp
.
371
-
381
)
.
S
p
r
i
ng
e
r
,
S
i
ng
a
po
r
e
.
[
34]
Z
hu,
Z
.
,
X
u
,
X
.
a
nd
J
i
a
o
,
L
.
,
2017
,
J
une
.
“
I
m
pr
o
v
e
d
E
vo
l
ut
i
o
na
r
y
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
o
f
T
e
s
t
D
a
t
a
f
o
r
M
u
l
t
i
p
l
e
P
a
t
h
s
i
n
S
e
a
r
c
h
-
B
a
s
e
d
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
”
.
I
n
E
v
ol
u
t
i
ona
r
y
C
om
pu
t
a
t
i
o
n
(
C
E
C
)
,
2017
I
E
E
E
C
o
n
g
r
e
s
s
o
n
(
pp
.
612
-
620
)
.
I
E
E
E
.
[
35]
M
a
l
ho
t
r
a
,
R
.
a
nd
K
um
a
r
,
N
.
,
2
016
,
S
e
pt
e
m
be
r
.
“
A
ut
o
m
a
t
i
c
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
ne
r
a
t
o
r
:
A
T
o
o
l
B
a
s
e
d
o
n
S
e
a
r
c
h
-
B
a
s
e
d
T
e
c
hni
qu
e
s
”
.
I
n
R
e
l
i
abi
l
i
t
y
,
I
n
f
oc
om
T
e
c
hno
l
og
i
e
s
and
O
pt
i
m
i
z
at
i
on
(
T
r
e
nd
s
and
F
ut
ur
e
D
i
r
e
c
t
i
ons
)
(
I
C
R
I
T
O
)
,
2016
5t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
(
pp
.
570
-
576
)
.
I
E
E
E
.
[
36]
R
.
K
h
a
n
,
M
.
A
m
j
a
d
a
nd
A
.
K
.
S
r
i
v
a
s
t
a
v
a
,
"
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
A
ut
o
m
a
t
i
c
G
e
ne
r
a
t
e
d
T
e
s
t
C
a
s
e
s
f
o
r
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
,
"
2
0
16
Se
c
on
d
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
at
i
o
nal
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
&
C
om
m
uni
c
at
i
on
T
e
c
hn
ol
ogy
(
C
I
C
T
)
,
G
ha
z
i
a
ba
d
,
201
6,
pp
.
32
-
36
.
[
37]
L
a
t
i
u
,
G
.
I
.
,
C
r
e
t
,
O
.
A
.
a
nd
V
a
c
a
r
i
u,
L
.
,
20
12,
S
e
p
t
e
m
b
e
r
.
“
A
ut
o
m
a
t
i
c
T
e
s
t
D
a
t
a
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
f
o
r
S
of
t
w
a
r
e
P
a
t
h
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
A
l
go
r
i
t
hm
s
”
.
I
n
E
m
e
r
gi
ng
I
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
D
at
a
and
W
e
b
T
e
c
hnol
og
i
e
s
(
E
I
D
W
T
)
,
2012
T
hi
r
d
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
(
pp
.
1
-
8)
.
I
E
E
E
.
[
38]
H
ua
ng
,
M
.
,
Z
h
a
ng
,
C
.
a
nd
L
i
a
ng
,
X
.
,
2
014
,
D
e
c
e
m
be
r
.
“
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
C
a
s
e
s
G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
I
m
pr
ov
e
d
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n”
.
I
n
I
nf
o
r
m
at
i
o
n
T
e
c
hnol
ogy
an
d
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
C
om
m
e
r
c
e
(
I
C
I
T
E
C
)
,
20
14
2nd
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n(
pp
.
52
-
55
)
.
I
E
E
E
.
[
39]
S
a
r
a
v
a
n
a
n,
C
.
a
nd
P
a
nne
e
r
s
e
l
v
a
m
,
M
.
A
.
,
201
3.
“
A
C
o
m
pr
e
he
ns
i
v
e
A
na
l
y
s
i
s
F
o
r
E
xt
r
a
c
t
i
ng
S
i
ng
l
e
D
i
o
de
P
V
M
o
de
l
P
a
r
a
m
e
t
e
r
s
B
y
H
y
br
i
d
GA
-
P
S
O
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
.
I
nt
e
r
n
at
i
o
nal
J
our
n
al
o
f
C
om
p
ut
e
r
A
pp
l
i
c
a
t
i
ons
,
78
(
8)
,
pp.
1
6
-
19.
[
40]
B
i
s
w
a
s
,
S
.
,
K
a
i
s
e
r
,
M
.
S
.
a
nd
M
a
m
u
n,
S
.
A
.
,
201
5,
M
a
y
.
“
A
ppl
y
i
ng
A
nt
C
o
l
o
n
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
n
S
o
f
t
w
a
r
e
T
e
s
t
i
ng
t
o
G
e
ne
r
a
t
e
P
r
i
o
r
i
t
i
z
e
d
O
p
t
i
m
a
l
P
a
t
h
a
nd
T
e
s
t
D
a
t
a
”
.
I
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
I
n
f
or
m
a
t
i
on
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
T
e
c
hnol
o
gy
(
I
C
E
E
I
C
T
)
,
2015
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
(
pp
.
1
-
6)
.
I
E
E
E
.
[
41]
M
o
ha
pa
t
r
a
,
S
.
K
.
a
n
d
P
r
a
s
a
d,
S
.
,
20
15.
“
T
e
s
t
C
a
s
e
R
e
duc
t
i
o
n
U
s
i
n
g
A
nt
C
o
l
o
n
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
O
bj
e
c
t
O
r
i
e
n
t
e
d
P
r
o
g
r
a
m
”
.
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
and
C
om
p
ut
e
r
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
(
I
J
E
C
E
)
,
5
(
6
)
,
pp
.
1
424
-
143
2.
[
42]
M
a
n
n,
M
.
,
20
15
.
“
G
e
ne
r
a
t
i
ng
a
nd
P
r
i
o
r
i
t
i
z
i
ng
O
pt
i
m
a
l
P
a
t
h
s
U
s
i
ng
A
nt
C
o
l
o
n
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n”
.
C
om
pu
t
a
t
i
o
na
l
E
c
ol
ogy
an
d
S
of
t
w
ar
e
,
5
(
1
)
,
p
.
1
.
[
43]
L
a
m
,
S
.
S
.
B
.
,
R
a
j
u
,
M
.
H
.
P
.
,
C
h,
S
.
a
n
d
S
r
i
v
a
s
t
a
v
,
P
.
R
.
,
20
12.
“
A
ut
o
m
a
t
e
d
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
o
f
I
nde
pe
nde
n
t
P
a
t
hs
a
n
d
T
e
s
t
S
u
i
t
e
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
U
s
i
ng
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
B
e
e
C
o
l
o
ny
”
.
P
r
oc
e
di
a
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
,
30
,
pp.
191
-
200
.
[
44]
K
ha
r
i
,
M
.
,
K
um
a
r
,
P
.
,
B
ur
g
o
s
,
D
.
a
nd
C
r
e
s
po
,
R
.
G
.
,
20
17.
“
O
pt
i
m
i
z
e
d
T
e
s
t
S
u
i
t
e
s
f
o
r
A
ut
o
m
a
t
e
d
T
e
s
t
i
ng
U
s
i
ng
D
i
f
f
e
r
e
n
t
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
T
e
c
hn
i
qu
e
s
”
.
So
f
t
C
om
put
i
ng
,
pp
.
1
-
12
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
D
e
e
pt
i
B
a
l
a
M
i
s
h
r
a
r
e
c
e
i
v
e
d
h
e
r
M
.
T
e
c
h
de
g
r
e
e
i
n
C
o
m
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
n
d
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
f
r
o
m
B
P
U
T
i
n
20
13
.
C
u
r
r
e
nt
l
y
,
s
he
i
s
w
o
r
k
i
ng
a
s
a
f
ul
l
t
i
m
e
r
e
s
e
a
r
c
h
s
c
ho
l
a
r
i
n
t
h
e
S
c
ho
o
l
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
K
I
I
T
D
e
e
m
e
d
t
o
be
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
huba
ne
s
w
a
r
,
I
ndi
a
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ude
S
o
f
t
w
a
r
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
S
o
f
t
C
o
m
pu
t
i
ng
,
C
l
o
ud
C
o
m
put
i
ng
,
a
nd
D
a
t
a
A
na
l
y
t
i
c
s
.
S
h
e
i
s
a
m
e
m
b
e
r
o
f
S
CR
S
.
D
r
.
A
r
up
A
bhi
nna
A
c
ha
r
y
a
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
P
h
.
D
.
f
r
o
m
K
a
l
i
ng
a
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
I
ndus
t
r
i
a
l
T
e
c
hno
l
o
g
y
(
K
I
I
T
)
,
D
e
e
m
e
d
t
o
be
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
huba
n
e
s
w
a
r
.
H
e
j
o
i
ne
d
t
h
e
S
c
ho
o
l
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
t
K
a
l
i
ng
a
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
I
ndus
t
r
i
a
l
T
e
c
hno
l
o
gy
(
K
I
I
T
)
,
D
e
e
m
e
d
t
o
be
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
huba
ne
s
w
a
r
i
n
2006
,
w
he
r
e
he
i
s
no
w
A
s
s
o
c
i
a
t
e
P
r
o
f
e
s
s
o
r
a
n
d
P
r
o
g
r
a
m
H
e
a
d
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
s
o
f
t
w
a
r
e
e
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
O
b
j
e
c
t
-
O
r
i
e
n
t
e
d
S
y
s
t
e
m
s
a
nd
d
a
t
a
a
na
l
y
t
i
c
s
.
H
e
ha
s
pub
l
i
s
h
e
d
m
o
r
e
t
ha
n
f
o
r
t
y
pa
pe
r
s
i
n
t
he
s
e
f
i
e
l
ds
.
H
e
c
a
n
b
e
r
e
a
c
he
d
a
t
a
c
ha
r
y
a
f
c
s
@ki
i
t
.
a
c
.
i
n
D
r
.
R
a
j
a
s
h
r
e
e
M
i
s
h
r
a
,
c
ur
r
e
n
t
l
y
w
o
r
ki
ng
a
s
A
s
s
i
s
t
a
n
t
P
r
o
f
e
s
s
o
r
i
n
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
M
a
t
he
m
a
t
i
c
s
,
S
c
hoo
l
o
f
A
ppl
i
e
d
S
c
i
e
nc
e
s
,
K
I
I
T
D
e
e
m
e
d
t
o
b
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
hu
ba
ne
s
w
a
r
,
O
d
i
s
ha
,
I
ndi
a
.
S
h
e
r
e
c
e
i
v
e
d
he
r
P
h
.
D
D
e
g
r
e
e
f
r
o
m
K
I
I
T
D
e
e
m
e
d
t
o
be
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
i
n
2014.
H
e
r
a
r
e
a
s
o
f
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
a
r
e
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
C
o
m
put
i
ng
w
hi
c
h
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
l
y
i
nc
l
ud
e
s
(
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
a
nd
B
a
c
t
e
r
i
a
l
F
o
r
a
g
i
ng
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n)
,
F
uz
z
y
pr
o
ba
bi
l
i
s
t
i
c
P
r
o
g
r
a
m
m
i
ng
a
nd
M
u
l
t
i
-
o
bj
e
c
t
i
v
e
no
nl
i
n
e
a
r
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n.
S
he
i
s
h
a
v
i
ng
publ
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
r
e
put
e
d
j
o
u
r
n
a
l
s
.
S
h
e
i
s
a
l
s
o
t
he
R
e
v
i
e
w
e
r
t
o
m
a
ny
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
s
.
S
he
i
s
a
m
e
m
be
r
t
o
m
a
ny
r
e
s
e
a
r
c
h
s
o
c
i
e
t
i
e
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.