Finite State Machine is a popular modeling notation for various systems, especially software and electronic. Test paths can be automatically generated from the system model to test such systems using a suitable algorithm. This paper presents a strategy that generates test paths and allows to start and end test paths only in defined states of the finite state machine. The strategy also simultaneously supports generating test paths only of length in a given range. For this purpose, alternative system models, test coverage criteria, and a set of algorithms are developed. The strategy is compared with the best alternative based on the reduction of the test set generated by the established N-switch coverage approach on a mix of 171 industrial and artificially generated problem instances. The proposed strategy outperforms the compared variant in a smaller number of test path steps. The extent varies with the used test coverage criterion and preferred test path length range from none to two and half fold difference. Moreover, the proposed technique detected up to 30% more simple artificial defects inserted into experimental SUT models per one test step than the compared alternative technique. The proposed strategy is well applicable in situations where a possible test path starts and ends in a state machine needs to be reflected and, concurrently, the length of the test paths has to be in a defined range.


翻译:端点状态机器是各种系统,特别是软件和电子系统的流行模型。测试路径可以从系统模型中自动生成,以便使用合适的算法测试这些系统。本文件展示了一种战略,这种战略可以生成测试路径,并允许仅在限定状态机器的限定状态下开始和结束测试路径。战略还同时支持在特定范围内只产生长度的测试路径。为此,开发了替代系统模型、测试范围标准和一套算法。战略与基于减少171个工业和人为产生的问题实例组合的设定的N-开关覆盖方法所产生的测试数据集的最佳替代方法进行了比较。拟议战略优于在较小测试路径步骤中比较的变量。与使用的测试范围标准不同,而首选的测试路径长度从零到两半不等。此外,拟议的技术在实验性SUT模型中每一个测试步骤插入的简单人工缺陷达到30%以上,而不是比较替代技术。拟议战略非常适用于在可能测试路径开始和结束的状态机器中需要反映和同时确定试验路径长度的情况。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月14日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员