23、扩展有限状态机（EFSM）测试数据生成效率预测模型

扩展有限状态机（EFSM）测试数据生成效率预测模型

在软件开发过程中，测试数据生成效率的预测对于提高软件测试的质量和效率至关重要。本文将介绍一种基于多基因遗传编程（MGGP）的EFSM测试数据生成效率预测模型，详细阐述其原理、参数设置、模型构建过程，并通过实验验证其有效性。

1. 模型基础与原理

为了预测EFSM上测试数据生成的效率，我们将影响因素矩阵 $X$ 扩展为 $X’ = (x_{ij}) {m×(n + 1)}$，其中 $X {i×(n + 1)} = Y_i = (y_i)_{m×1}$ 表示EFSM上第 $i$ 条路径的测试生成迭代次数。通过早期实验得到的影响因素和效率数据，我们可以建立预测模型，该模型能够根据影响因素预测测试生成成本。对于EFSM的一条可行路径，测试生成成本 $y$ 与影响因素 $x_i$ 之间的关系可以表示为：
$y = f(x_1, x_2, \cdots, x_n, C) (i = 1, \cdots, n)$
其中，$y$ 是测试生成成本，$x_i$ 是第 $i$ 个影响因素，$C$ 是随机常数，$f$ 是 $x$ 和 $y$ 之间的映射关系。$f$ 的不同形式代表了MGGP的不同个体，每个个体由一些特定的基因组成，其权重通过最小二乘法自动确定。

2. MGGP关键参数设置

在使用MGGP建立预测模型时，需要先确定五个关键参数，以下是具体介绍：
- 终端集 ：MGGP的终端集通常包括输入变量和随机常数。预测模型基于EFSM上已知路径的效率和因素之间的相关性，其输入变量是影响因素的具体值。在建模过程中，EFSM上已知路径的测试生成