自适应EFSM测试序列生成算法：解决不可执行问题

"自适应EFSM可执行测试序列生成技术是提高软件测试效率的一种有效方法。该技术基于扩展有限状态机（EFSM）模型，通过自动化生成测试序列来确保软件的质量。然而，EFSM模型中的变量和谓词条件可能导致生成的测试序列无法执行。针对这一问题，一种新的自适应EFSM可执行测试序列生成算法被提出。此算法首先对EFSM的变迁进行分类，考虑变量和谓词的关系，然后通过构建邻接变迁关联图来深入理解变迁之间的关系。接着，利用自适应预测搜索函数来指导可达性分析树的扩展，以生成实际可行的测试序列。实验结果表明，相较于宽度优先的可达性分析方法，新算法能更有效地减少状态空间爆炸的问题，从而提高测试序列生成的效率。即使在最坏情况下，新算法的计算时空复杂度也与宽度优先算法相当。这项研究得到了国家自然科学基金和浙江省自然科学基金的支持，并在浙江理工大学进行了科研实践。" 本文详细探讨了如何解决EFSM模型在测试序列生成中的不可执行性问题。EFSM模型是软件测试中的一个重要工具，因为它能表达复杂的系统行为。然而，由于模型中包含了各种变量和谓词条件，这些条件之间的冲突可能导致生成的测试序列无法在实际环境中执行。为了解决这个问题，研究者定义了一个邻接变迁关联图，用于表示变迁之间的依赖关系，这样可以更好地理解模型的行为。 新提出的自适应EFSM测试序列生成算法首先对EFSM的变迁进行分类，基于变量和谓词的包含情况，这有助于识别和处理潜在的冲突。接下来，算法利用自适应预测搜索策略，通过对可达性分析树的扩展来寻找可执行的测试序列。这种策略能够智能地预测可能的路径，避免无效的状态探索，从而降低状态空间爆炸的可能性。 实验比较了新算法与传统的宽度优先可达性分析方法，结果显示新算法在大多数情况下能更有效地生成测试序列，减少了无效计算，提高了测试效率。在最坏情况下，虽然新算法的复杂度与宽度优先算法相同，但其优化的搜索策略依然能提供更好的性能。 这篇论文提出了一种创新的方法来应对EFSM模型在测试序列生成中的挑战，通过自适应的搜索策略和对变迁关系的深入分析，实现了更加高效和可执行的测试序列生成，对于提升软件测试的效率和质量具有重要意义。