基于过程调用的EFSM模型测试数据自动生成策略

本文主要探讨了含过程调用的EFSM（Extended Finite State Machine）模型在软件测试数据生成中的应用。EFSM是一种常用的软件描述模型，在模型驱动开发中扮演着核心角色，因为它能够精确描绘软件系统的动态行为，包括状态变迁、变量管理和操作。然而，传统的EFSM模型在处理过程调用时存在局限性，即迁移中的过程调用仅表示功能，而非实际执行，这在一定程度上限制了其在复杂软件系统中的适用性。 作者针对这一问题，提出了在原有EFSM模型的基础上引入过程调用的概念，以实现真正的过程调用处理。这种改进后的EFSM模型不仅保持了原有的规范性，还能够兼容标准的测试数据生成方法，如遗传算法。遗传算法作为一种模仿生物进化机制的优化算法，被用于寻找和优化测试数据生成策略，特别适用于那些传统搜索方法难以解决的问题。 在文中，作者详细阐述了遗传算法的工作原理，指出其通过交叉和变异操作来寻找解决方案的过程，这在基于模型的测试数据自动生成中展现出高效性和适应性。然后，作者将遗传算法与EFSM模型相结合，开发了一种自动生成测试数据的方法，并通过实例展示了这种方法的有效性和实用性，最终达到了预期的测试覆盖率和质量保障效果。 这篇研究论文创新性地解决了EFSM模型在处理过程调用时的不足，为模型驱动的软件测试数据生成提供了更为全面和深入的理论支持和技术实践。这不仅提升了软件测试的效率，也符合现代软件开发中模块化的设计思想，对于提高软件质量和工程实践具有重要意义。