Un conjunto de pruebas es un conjunto de casos de prueba que evalúan la calidad del software. El objetivo de la generación de todo el conjunto de pruebas es crear casos de prueba con los puntajes de cobertura más altos posibles. Este estudio investigó la eficiencia de un algoritmo genético de búsqueda múltiple (MSGA) para la generación de todo el conjunto de pruebas. En trabajos anteriores, el MSGA se ha utilizado de manera efectiva en enrutamiento multicast de un sistema de red y en la generación de casos de prueba en criterios de cobertura individual para programas de tamaño pequeño a mediano. El rendimiento de los algoritmos varía según las instancias del problema. En este experimento se generaron conjuntos de pruebas completos para programas complejos. El MSGA se amplió en la herramienta de generación de pruebas EvoSuite y se comparó con los algoritmos disponibles en EvoSuite en términos del número de casos de prueba, el número de declaraciones, el puntaje de mutación y el puntaje de cobertura. Todos los algoritmos se evaluaron en 14 instancias de problema con diferentes corpus para satisfacer múltiples criterios de cobertura. Las instancias del problema eran proyectos de código abierto de Java. Los hallazgos demuestran que el MSGA generó casos de prueba que alcanzaron puntajes de cobertura más altos y detectaron un mayor número de fallas en la clase de prueba en comparación con los demás.