基于遺傳編程的EFSM測試數(shù)據(jù)生成效率預(yù)測模型研究.pdf

1、信息社會的發(fā)展給軟件行業(yè)帶來了巨大的發(fā)展契機，同時也使軟件錯誤導(dǎo)致的后果愈發(fā)不可估量，測試生成技術(shù)日漸得到重視。測試數(shù)據(jù)生成成本（測試生成所需要的時間、搜索算法的迭代次數(shù)）可以用來衡量測試數(shù)據(jù)生成效率，是自動測試生成技術(shù)的研究要點。擴展有限狀態(tài)機(Extended Finite State Machine，EFSM)能夠?qū)浖到y(tǒng)的動態(tài)行為進行精確地描述，是一種基于狀態(tài)的形式化描述方法。目前關(guān)于EFSM的測試研究大多集中在測試序列自動生

2、成和測試數(shù)據(jù)自動生成兩個方面，對于測試數(shù)據(jù)生成效率的研究較少。
　　本文針對EFSM可執(zhí)行遷移路徑，根據(jù)其測試數(shù)據(jù)生成成本與路徑上影響生成成本的因素之間的非線性關(guān)系，采用遺傳編程算法，構(gòu)建了一個EFSM測試數(shù)據(jù)生成效率預(yù)測模型，對EFSM可執(zhí)行遷移路徑的測試數(shù)據(jù)自動生成成本進行預(yù)測評估。具體而言，針對EFSM可執(zhí)行遷移路徑，將測試生成成本作為因變量，將路徑上影響EFSM測試數(shù)據(jù)生成成本的因素作為自變量，利用遺傳編程算法的思想，構(gòu)建

3、EFSM測試數(shù)據(jù)生成效率預(yù)測模型，對EFSM可執(zhí)行遷移路徑的測試數(shù)據(jù)生成效率進行預(yù)測分析。
　　為驗證構(gòu)建的EFSM測試數(shù)據(jù)生成效率預(yù)測模型是否能夠有效地對EFSM測試數(shù)據(jù)生成效率進行預(yù)測，本文在8個EFSM上進行了大量的實驗，比較分析了在路徑影響因素和經(jīng)過主成分分析剔除因素之間相關(guān)性的關(guān)鍵因素兩種情況下，分別采用標(biāo)準遺傳編程算法(Standard GeneticProgramming，SGP)和多基因遺傳編程算法(Multi-G

4、ene GeneticProgramming，MGGP)構(gòu)建的預(yù)測模型對EFSM測試數(shù)據(jù)生成效率的預(yù)測能力;并且與采用誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(Back Propagation，BP)構(gòu)建的預(yù)測模型進行了對比分析。結(jié)果表明:采用遺傳編程算法構(gòu)建的預(yù)測模型，即采用SGP和MGGP構(gòu)建的預(yù)測模型可以不考慮影響因素之間相關(guān)性的影響，能夠?qū)FSM測試數(shù)據(jù)生成效率進行有效預(yù)測;且采用MGGP構(gòu)建的預(yù)測模型的預(yù)測能力明顯高于采用SGP構(gòu)建的預(yù)測模