[发明专利]一种基于谓词依赖图的EFSM可执行测试序列生成方法有效
申请号: | 201410324042.0 | 申请日: | 2014-07-08 |
公开(公告)号: | CN104077228A | 公开(公告)日: | 2014-10-01 |
发明(设计)人: | 舒挺;杨光辉;夏劲松;叶甜甜;顾芒芒 | 申请(专利权)人: | 浙江理工大学 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡红娟 |
地址: | 310018 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 谓词 依赖 efsm 可执行 测试 序列 生成 方法 | ||
技术领域
本发明属于程序测试技术领域,具体涉及一种基于谓词依赖图的EFSM可执行测试序列生成方法。
背景技术
基于模型的协议测试方法往往通过构建协议形式化模型来生成测试用例,这些测试用例被应用于检测协议实现与协议规格之间的一致性,为通信质量提供有效的保障。该类测试称为协议一致性测试。
据统计,协议测试工作占据了整个协议研发过程50%至70%的工作量。因此,如何提高协议一致性测试的自动化程度成为了问题关键。近年来,协议一致性测试序列自动生成方法的研究已经成为工业界和学术界的研究热点。在基于模型的协议一致性测试序列生成方法中,有限状态机模型(FSM)和扩展有限状态机模型(EFSM)被广泛应用于协议测试建模。基于FSM模型的测试序列生成方法较为成熟,但是该类方法并不考虑测试序列的可执行性。EFSM模型在变量以及谓词条件方面对FSM模型进行了扩展,导致基于EFSM模型生成的一致性测试序列存在不可执行问题。为了解决基于EFSM模型生成的测试序列的可执行性问题,一些方法被提出:
在早期较为著名的基于EFSM模型的测试序列生成方法是Huang提出的基于可执行分析技术的测试序列生成方法(Huang,C.M.,M.Y.Jang,andY.C.Lin,Executable EFSM ‐ based data flow and control flow protocol test sequence generation using reachability analysis [J].Journal of the Chinese Institute of Engineers,1999.22(5):p.593-615.),该方法通过构建可执行分析树来生成测试序列以保证测试序列的可执行性,鉴于该方法使用宽度优先搜索(BFS)方式,该方法生成的测试序列是最短的,但是该方法大大增加了状态爆炸产生的概率;此外,为了减少重复分支的搜索,该方法使用剪枝(CET)策略来生成测试序列。但是,通过实验证明该策略的使用将导致无法生成某些具有特征变迁的EFSM模型的测试序列。
近年来,基于遗传算法(GA)的EFSM测试序列生成方法被提出,该类方法主要包含两个部分:生成满足覆盖要求的候选测试序列以及生成触发候选测试序列可执行的测试数据。其中最具代表性的是Kalaji提出的方法(Kalaji,A.S.,R.M.Hierons,and S.Swift,An integrated search-based approach for automatic testing from extended finite state machine(EFSM)models.Information and So ftware Technology,2011.53(12):p.1297-1318.),该方法首先使用一个算法生成满足覆盖需求的候选测试序列,但是这些测试序列不一定是可执行的;然后使用GA来生成能够触发候选测试序列可执行的测试数据。该方法的第一步通过静态分析EFSM模型中变迁之间的数据依赖关系提出了一个可执行预测矩阵,使用该矩阵来引导候选测试序列的生成。但是,GA有其先天不足之处即不能保证候选测试序列都是可执行的;此外,GA也不能保证一定能生成触发候选测试序列可执行的测试数据。
发明内容
针对现有技术所存在的上述技术问题,本发明提供了一种基于谓词依赖图的EFSM可执行测试序列生成方法,
一种基于谓词依赖图的EFSM可执行测试序列生成方法,包括如下步骤:
(1)分析EFSM中各变迁涉及的变量类型及变量使用类型;
(2)对于EFSM中的任一赋值使用类型的变迁,确定与其存在数据依赖关系的变迁,使存在数据依赖关系的两个变迁构成谓词依赖对,且令谓词依赖对中赋值使用类型的变迁为头变迁,另一变迁为尾变迁;依此遍历EFSM中的所有赋值使用类型的变迁,并建立EFSM的谓词依赖图;
(3)分析谓词依赖对的三重属性:即头变迁涉及的变量类型和赋值运算符类型以及尾变迁涉及的谓词判断符类型;
(4)建立谓词依赖矩阵M,根据谓词依赖对的三重属性从谓词依赖矩阵M中提取谓词依赖对所对应的谓词依赖预测值;
(5)根据谓词依赖预测值,计算谓词依赖图中每个变迁的可执行预测值;
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