基于扩展有限状态机测试中测试输入数据自动选取的研究

被引：104

作者：

张涌

钱乐秋

王渊峰

机构：

[1] 复旦大学计算机科学系

[2] 复旦大学计算机科学系上海

来源：

计算机学报 | 2003年 / 10期

关键词：

软件测试; 扩展有限状态机; 测试输入数据自动选取; 区间削减; 分段梯度最优下降算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.5 [软件工程];

学科分类号：

081205 [计算机软件];

摘要：

扩展有限状态机 (EFSM )模型是有限状态机 (FSM )模型的一个扩展 ,它在FSM模型的基础上增加了变量、操作以及状态迁移的前置条件 ,通过EFSM我们可以更加精确地刻画软件系统的动态行为 .基于EFSM的测试可以应用到许多领域 ,因此具有重要的研究价值和实际意义 .许多研究人员已经提出了基于FSM测试的测试输入序列的构造方法 ,但基于EFSM的测试与FSM相比由于变量和状态迁移的前置条件的引入 ,增加了构造其测试输入的复杂性 .我们认为基于EFSM测试的测试输入应该包含两个部分 :即测试输入序列以及该输入序列上包含的输入变量的确定值 (测试输入数据 ) .手工选取这些测试数据的工作十分繁琐 ,极大地增加了测试的花费 ,因此自动选取这些测试数据可以大大提高实际测试工作的效率 .该文提出一种基于EFSM测试的测试数据自动选取方法 ,该方法利用两个关键的步骤 :①区间削减和②分段梯度最优下降算法来自动选取测试数据 .实验表明利用该方法可以自动选取大部分的测试数据 ,并且收敛速度较快 ;在某些无法得到确定解的情况下 ,区间削减也可以为测试人员提供一个较小的输入变量取值区间 ,方便了测试人员从中手工选择测试数据 .

引用

页码：1295 / 1303

页数：9

共 7 条

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