一种随机化的软件模型生成方法

发布时间：2019-02-13 02:18

【摘要】：模型转换是模型驱动开发的核心技术.当要把模型转换用于工业生产时,其性能成为影响这一技术成败的关键因素之一.为了测试模型转换程序的性能,需要能够快速地生成一组具有较大规模的模型数据用于作为测试的输入数据.提出一种随机化的模型生成方法,该方法能够根据元模型的定义以及用户输入的约束条件随机且正确地生成模型文件.实验结果表明:该方法与其他方法相比,具有更好的生成效率,从而更适合支持模型转换的性能测试.
[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.
【作者单位】： 北京科技大学计算机与通信工程学院;高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学);计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB329606) 国家自然科学基金(61300009)~~
【分类号】：TP311.52

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