基于CPN的并行测试行为模型简化方法研究

本文研究了在并行软件测试中的CPN模型简化方法，针对的是复杂且规模庞大的并行系统。随着现代技术的发展，并行软件系统变得普遍且实用，但其状态空间巨大，使得传统的测试方法面临挑战。作者Sun Tao、Zhang Wei、Guo Xin和Wan Xiaoyun来自内蒙古大学计算机科学学院，他们提出了基于CPN（彩色Petri网）的并行测试行为模型简化策略。 首先，文章引入了Color Petri Net (CPN)作为基础模型，这是一种强大的图形化工具，用于描述并发系统的动态行为。CPN模型被扩展为Tested Behavior of CPN (TBoCPN)，该模型将测试目标明确地定义为被测试的行为，有助于聚焦于关键的测试场景。 在模型设计中，文章关注的重点是将与测试行为相关的其他行为进行划分。这涉及到识别那些与被测行为有直接关联的“相关行为”，这些行为可能是并行分支的一部分。为了实现模型简化，作者提出了一种分组策略：将这些行为划分为同质并发分支组和选择分支集。这样做的目的是通过聚合相似行为，减少模型的复杂性，使得测试更为高效。 接着，文章探讨了如何通过分析这些分支的特性，例如它们的执行顺序、数据依赖关系等，来选择最具代表性的子集进行测试。这种方法旨在最小化测试用例的数量，同时确保覆盖重要的并行行为模式。通过这种方式，模型简化不仅提高了测试效率，也有助于发现潜在的并发错误和性能问题。 最后，文中可能会包含模型简化算法的具体实现细节，以及实验评估的结果，包括模型简化前后测试覆盖率、效率提升等方面的数据。结论部分会总结研究成果的价值，并对未来可能的研究方向提出建议，如如何进一步优化模型简化过程或应用于其他类型的并行系统。 这篇文章提供了针对并行软件测试的创新性CPN模型简化方法，对于软件工程领域理解并处理大规模并行系统测试具有重要的理论和实践意义。