[发明专利]一种基于变量分割的扩展有限状态机测试数据生成方法

摘要

本发明公开了一种基于变量分割的扩展有限状态机测试数据生成方法，属于软件测试技术领域，特别是涉及一种基于模型的测试技术领域。在基于扩展有限状态机的测试中，使用启发式方法获得测试数据的一个关键问题是如何提高算法的搜索效率。本发明在遗传算法的基础上提出一种自动分割测试路径中无关输入变量的方法。该方法特征是通过深入分析模型中变量与变量、变量与谓词条件间的关系，判定不影响子路径中谓词条件的无关输入变量及其起始分割迁移，同时开发了一个动态可执行模型框架用以提供算法所需的信息反馈，而后在遗传算法的搜索过程中将可分割输入变量逐渐从个体中分离以实现搜索空间的自动缩减，快速的生成目标测试路径的测试数据，提高测试数据生成效率。

主权项

1.一种基于变量分割的扩展有限状态机测试数据生成方法，其特征在于：具体包括以下步骤，步骤1)建立待测软件的扩展有限状态机模型，生成从起始状态节点到其他节点的测试路径候选集，而后对所述测试路径候选集中的测试路径进行预处理，并去除测试路径候选集中不可执行的测试路径；步骤2)从预处理后的测试路径候选集中选取一条目标测试路径，分析目标测试路径中变量与迁移之间的依赖关系，判定目标测试路径中的无关输入变量及其起始分割迁移；步骤3)建立可执行模型，利用语义解析方法使得扩展有限状态机模型可执行化，为启发式算法提供运行时反馈；步骤4)使用遗传算法搜索目标测试路径的测试数据，若当前测试数据所能经过的测试路径包含可分割输入变量的起始分割迁移，则直接固定这些可分割输入变量的取值为常数，在以后的遗传算法迭代中仅需搜索其余输入变量的取值直到成功生成测试数据为止。