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一種隨機化的軟件模型生成方法

發(fā)布時間:2019-02-13 02:18
【摘要】:模型轉(zhuǎn)換是模型驅(qū)動開發(fā)的核心技術.當要把模型轉(zhuǎn)換用于工業(yè)生產(chǎn)時,其性能成為影響這一技術成敗的關鍵因素之一.為了測試模型轉(zhuǎn)換程序的性能,需要能夠快速地生成一組具有較大規(guī)模的模型數(shù)據(jù)用于作為測試的輸入數(shù)據(jù).提出一種隨機化的模型生成方法,該方法能夠根據(jù)元模型的定義以及用戶輸入的約束條件隨機且正確地生成模型文件.實驗結(jié)果表明:該方法與其他方法相比,具有更好的生成效率,從而更適合支持模型轉(zhuǎn)換的性能測試.
[Abstract]:Model transformation is the core technology of model-driven development. When the model is to be used in industrial production, its performance is one of the key factors affecting the success or failure of this technology. In order to test the performance of the model converter, it is necessary to be able to quickly generate a large set of model data for use as input data for the test. A stochastic model generation method is proposed, which can generate model files randomly and correctly according to the definition of metamodel and the constraints of user input. Experimental results show that compared with other methods, this method has better generation efficiency and is more suitable for performance testing to support model transformation.
【作者單位】: 北京科技大學計算機與通信工程學院;高可信軟件技術教育部重點實驗室(北京大學);計算機軟件新技術國家重點實驗室(南京大學);
【基金】:國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)(2013CB329606) 國家自然科學基金(61300009)~~
【分類號】:TP311.52

【相似文獻】

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本文編號:2421067

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