基于扩展有限状态机(extened finite state machine,EFSM)的回归测试过程中,传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息,在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此,提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生...基于扩展有限状态机(extened finite state machine,EFSM)的回归测试过程中,传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息,在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此,提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法,制定规则对软件变更前后的模型进行融合,将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历,结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明:该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。展开更多
文摘基于扩展有限状态机(extened finite state machine,EFSM)的回归测试过程中,传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息,在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此,提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法,制定规则对软件变更前后的模型进行融合,将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历,结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明:该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。
