[发明专利]基于蒙特卡洛树搜索的EFSM可执行测试序列生成方法

说明书

本发明公开了一种基于蒙特卡洛树搜索的EFSM可执行测试序列生成方法，将EFSM模型的可执行测试生成问题转换为TEA树中路径的马尔科夫决策过程，该方法借助MCTS算法强大的海量状态空间搜索能力，启发式引导TEA树的扩展方向来搜索目标序列，从而极大地提高了测试生成效率，最终避免了状态爆炸；因此，本发明可以有效减少可执行分析树的扩展节点，加速可执行测试序列的生成。

技术领域

本发明属于协议一致性测试序列生成技术领域，具体涉及一种基于蒙特卡洛树搜索的EFSM可执行测试序列生成方法。

背景技术

通信网络的日趋复杂化使得通信协议开发和测试的难度与日俱增。通信协议软件中的细微错误也可能导致整个通信网络的异常，造成不可估量的损失。为了提升通信协议软件的质量，进行详尽的网络协议一致性测试成为了一种行之有效的途径。网络协议一致性测试作为协议测试的一个重要分支，主要目的是检测协议实现和协议规范的一致性程度；基于形式化模型的一致性测试方法(Model-Based Testing，MBT)有助于提升测试的质量和自动化程度，因此被广泛地推崇。在众多的协议形式化建模技术中，扩展有限状态机(Enhanced Finite State Machine，EFSM)由于其表达形式直观，又兼具刻画系统控制流和数据流的特点，成为了主流测试建模技术之一。

基于EFSM模型的协议一致性测试主要通过给被测系统一系列输入来激发相应的输出，通过观察系统输出是否与协议规范相一致来得出测试结论，这些输入\输出对构成的序列，我们称之为一致性测试序列。由于EFSM模型在状态机FSM模型的基础上扩展了变量和谓词条件，从而导致一些变迁的执行相互存在依赖关系；如果直接应用有限状态机FSM模型的测试生成方法来生成EFSM模型的测试序列，可能导致生成的测试序列的不可执行问题。因此，如何自动生成EFSM模型的可执行一致性测试序列成为了一个技术挑战。

针对测试序列的可执行性问题，研究人员开展了许多探索工作，这其中基于遗传算法的搜索技术成为了一个主要阵营，它们把EFSM测试序列生成转化为一个优化问题，采用遗传算法来搜索求解，其中最具代表性的是Kalaji提出的方法《Kalaji,A.S.,R.M.Hierons,and S.Swift,An integrated search-based approach for automatictesting from extended finite state machine(EFSM)models.Information andSoftware Technology,2011.53(12):p.1297-1318.》，该方法首先使用一个算法生成满足覆盖需求的候选测试序列，但是这些测试序列不一定是可执行的，然后使用GA来生成能够触发候选测试序列可执行的测试数据；然而这类方法存在初始种群选择和种群长度设定的困难，生成的测试序列的可执行性仍需额外的步骤来进一步验证和确定。也有一些研究人员提出基于约束求解和符号执行技术来生成测试序列，但是这类方法对被测模型具有一定的约束条件，不具备普适性。

相对于上述方法，变迁可执行分析技术(TEA)更具普适性，它主要通过变迁可执行分析树的扩展搜索来生成目标测试序列，然而针对实际的协议，EFSM巨大的可达状态空间对应的可执行分析树的海量潜在扩展搜索空间，最终导致了状态爆炸问题的产生。

发明内容

鉴于上述，本发明提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的EFSM可执行测试序列生成方法，该方法可以有效减少可执行分析树的扩展节点，加速可执行测试序列的生成。

一种基于蒙特卡洛树搜索的EFSM可执行测试序列生成方法，具体地：应用蒙特卡洛树搜索算法(Monte Carlo Tree Search，MCTS)建立EFSM对应的TEA树，从中找到一条满足测试覆盖条件(覆盖所有测试目标变迁)的路径，该路径即为可执行测试序列且该路径及其路径上每条变迁的输入、输出构成一个完整的测试用例。