"该文主要探讨了一种基于多种群遗传算法（MPGA）的可扩展有限状态机（EFSM）测试数据自动生成方法。在软件测试中，EFSM模型被广泛用于描述软件的状态和行为。研究者提出了面向EFSM路径的测试数据生成策略，并运用MPGA来实现这一过程。实验结果显示，使用MPGA的测试数据生成方法在效率上优于传统的遗传算法（GA）。此外，通过对MPGA的种群数量、迁移间隔、迁移率和迁移策略等关键参数的实验分析，确定了一组最优参数组合，为未来在MPGA基础上进行的测试数据自动生成研究提供了指导。"
本文的核心知识点包括：
1. **可扩展有限状态机（EFSM）**：EFSM是一种用于表示软件系统动态行为的模型，它扩展了基本的有限状态机，能够处理更复杂的输入和状态转换。在软件测试中，EFSM被用来设计测试用例，以覆盖不同的系统状态和路径。
2. **测试数据自动生成**：测试数据自动生成是软件测试中的一个重要领域，旨在通过自动化过程生成能够充分验证软件功能的输入数据。对于EFSM模型，生成有效的测试数据可以有效地发现潜在的错误和缺陷。
3. **多种群遗传算法（MPGA）**：MPGA是遗传算法的一种变体，它使用多个独立或部分互联的种群进行优化搜索。与单一种群的遗传算法相比，MPGA通常能提供更好的全局搜索能力，避免早熟收敛并提高解决方案的质量。
4. **对比分析**：文中将基于MPGA的测试数据生成方法与基于遗传算法（GA）的方法进行了比较，结果显示前者在效率上更优，表明MPGA更适合解决EFSM模型的测试数据生成问题。
5. **参数调优**：实验分析了MPGA的多个关键参数对EFSM测试数据生成效率的影响，如种群数量、迁移间隔、迁移率和迁移策略。通过对这些参数的调整，找到了一个最优组合，这对于优化MPGA的性能和实际应用具有重要意义。
6. **实验验证**：通过实际的实验验证了所提出的测试数据生成方法的有效性和优越性，这不仅证明了MPGA在EFSM测试数据生成上的可行性，也为后续相关研究提供了实证依据。
这篇论文贡献了一种使用MPGA的EFSM测试数据自动生成方法，这种方法在提高测试效率和覆盖率方面表现出色，对于软件测试领域特别是EFSM模型的测试具有重要价值。同时，对MPGA参数的深入分析为优化算法提供了理论基础。
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