Abstract-utmaningen att härleda statliga maskiner från loggdata eller utförande spår är väletablerad, och har lett till utvecklingen av flera kraftfulla tekniker. Nuvarande tillvägagångssätt tenderar att fokusera på slutsatsen av konventionella ändliga tillstånd maskiner eller, i få fall, statliga maskiner med vakter. Men dessa maskiner är ytterst bara partiella, eftersom de misslyckas med att modellera hur några underliggande variabler beräknas under loppet av en körning; de är inte beräkningsbaserade. I detta dokument introducerar vi en teknik baserad på genetisk programmering för att härleda dessa datatransformationsfunktioner, vilket i sin tur leder till en fullständig beräkning. Istället för att bara bestämma om en sekvens är möjlig eller inte, kan de simuleras, och användas för att beräkna de variabla värdena under hela utförandet. Vi demonstrerar tillvägagångssättet genom att använda en CrossValidation studie för att vända-engineer slutföra (beräknings) EFSMs från spår av etablerade implementationer.
I ett annat papper REF använder Walkinshaw genetisk programmering för att sluta beräkningar för statliga maskiner.
Inferring Computational State Machine Models from Program Executions
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}