基于无关变量分离的EFSM测试数据进化生成

• 作者: 宋凝芳 潘雄 苑政国 郝帅
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件测试 扩展有限状态机(EFSM) 测试数据生成 遗传算法(GA) 空间缩减 无关变量分离
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 919-929
• 页数: 11页
• 分类号: TP311
• 字数: 10017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0531

摘要

扩展有限状态机(EFSM)相比于有限状态机(FSM)能够更加精确地刻画系统的动态行为,因而广泛作为各种控制流与数据流系统的测试模型.在EFSM模型的测试中,使用搜索的方法获得触发目标测试路径的测试数据是近年来的一个研究热点.为进一步提高搜索效率,在遗传算法(GA)的基础上提出一种自动分离测试路径中无关输入变量的方法,该方法通过分析模型中变量与迁移间的关系,判定不影响子路径中谓词条件的无关输入变量,进而从个体中将其分离以实现搜索空间的自动缩减,提升测试数据生成效率.对几种具有不同复杂度的基准EFSM模型进行实验后的结果表明,该方法生成有效测试数据的成功率均达到98.2％以上,且与未分离输入变量的遗传算法相比,所需平均迭代次数减少44.7％ ～85.9％,平均运行时间减少24.1％ ～85.5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋凝芳	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	115	698	15.0	21.0
2	潘雄	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	39	189	8.0	12.0
3	苑政国	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	3	4	1.0	2.0
4	郝帅	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	2	4	1.0	2.0