La generación de casos de prueba es un proceso importante en las pruebas de software. Sin embargo, la generación manual de casos de prueba es un proceso que consume mucho tiempo. La automatización puede reducir considerablemente el tiempo necesario para crear casos de prueba adecuados para las pruebas de software. Los algoritmos genéticos (GAs) se consideran efectivos en este sentido. El algoritmo genético de búsqueda múltiple (MSGA) utiliza una versión modificada del GA para resolver el problema de enrutamiento multicast en sistemas de red. MSGA puede mejorarse para hacerlo adecuado para generar casos de prueba. En este documento, se propone un nuevo algoritmo llamado algoritmo genético de búsqueda múltiple mejorado (EMSGA), que implica algunos procesos adicionales para seleccionar los mejores cromosomas en el proceso de GA. El rendimiento de EMSGA se evaluó mediante la comparación con siete técnicas diferentes basadas en la búsqueda, incluida la búsqueda aleatoria. Todos los algoritmos se implementaron en EvoSuite, que es una herramienta para la generación automática de casos de prueba. Los resultados experimentales mostraron que EMSGA aumentó la eficiencia de las pruebas en comparación con los algoritmos convencionales y pudo detectar más fallos. Debido a su rendimiento superior en comparación con el de los algoritmos existentes, EMSGA puede permitir la automatización sin problemas de las pruebas de software, facilitando así el desarrollo de diferentes paquetes de software.