基于多种群遗传算法的可扩展有限状态机测试数据自动生成

• 作者: 周小飞 李征 赵瑞莲
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 多种群遗传算法 遗传算法 可扩展有限状态机 测试数据生成
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 1-6,52
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 6500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.11.001

摘要

可扩展有限状态机EFSM (Extended Finite State Machine)是目前常用的一种描述软件状态和行为的模型,研究EFSM模型的测试数据自动生成方法具有重要的意义.针对EFSM模型,本文提出一种面向EFSM路径的测试数据自动生成方法,利用多种群遗传算法MPGA(Multi-Population Genetic Algorithm)实现了EFSM测试数据的自动生成.实验结果表明,基于MPGA的EFSM模型测试数据自动生成是确实可行的,并且其测试数据生成效率优于遗传算法(GA)的测试数据生成效率.同时,通过实验分析了MPGA的种群数量、迁移间隔、迁移率、迁移策略等相关参数对EFSM模型测试数据生成效率的影响,得出一种最优的参数组合,对后续进一步利用MPGA进行测试数据自动生成的研究具有一定的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵瑞莲	北京化工大学信息科学与技术学院	49	470	12.0	20.0
2	李征	北京化工大学信息科学与技术学院	23	151	8.0	11.0
3	周小飞	北京化工大学信息科学与技术学院	1	5	1.0	1.0