En funktionsmodell är en kompakt representation av produkterna i en programvaruproduktlinje. Den automatiserade utvinningen av information från funktionsmodeller är ett blomstrande ämne som omfattar många analysoperationer, tekniker och verktyg. Prestandautvärderingar inom detta område är huvudsakligen beroende av användningen av slumpmässiga funktionsmodeller. Dessa ger dock bara en grov uppfattning om verktygens beteende med genomsnittliga problem och är inte tillräckliga för att avslöja deras verkliga styrkor och svagheter. I denna artikel, föreslår vi att modellera problemet med att hitta beräknings svårt funktionsmodeller som ett optimeringsproblem och vi löser det med hjälp av en ny evolutionär algoritm för optimerade funktionsmodeller (ETHOM). Med tanke på ett verktyg och en analys operation, ETHOM genererar ingångsmodeller av en fördefinierad storlek maximera aspekter såsom exekveringstid eller minnesförbrukning av verktyget när den utför operationen över modellen. Detta gör det möjligt för användare och utvecklare att veta prestanda verktyg i pessimistiska fall ger en bättre uppfattning om sin verkliga makt och avslöjande prestanda buggar. Experiment som använder ETHOM på ett antal analyser och verktyg har framgångsrikt identifierat modeller som producerar mycket längre utförandetider och högre minnesförbrukning än de som erhålls med slumpmässiga modeller av identisk eller ännu större storlek.
Segura m.fl. REF behandlar att hitta hårda funktionsmodeller som ett optimeringsproblem.
Automated generation of computationally hard feature models using evolutionary algorithms
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}