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

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.

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

所属期刊栏目：26

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2003-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1295-1303