[发明专利]基于EFSM模型的路径测试数据生成方法有效
| 申请号： | 201410561899.4 | 申请日： | 2014-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN104461861B | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 陆公正 | 申请（专利权）人： | 苏州市职业大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 苏州铭浩知识产权代理事务所(普通合伙) 32246 | 代理人： | 刘艳春 |
| 地址： | 215104 江苏省苏州市吴中*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于EFSM模型的路径测试数据生成方法，包括以下步骤：步骤一、对EFSM模型进行符号执行和数据流依赖分析，获得每条EFSM模型的路径约束；步骤二、使用遗传算法生成满足路径约束的测试数据，给定初始个体；步骤三、根据适应度函数评估初始个体的适应度值，若个体的适应值为0，那么这样的初始个体就是满足路径约束的测试数据，算法终止；步骤四、若步骤三中的适应值没有超过设定的最大代数，可以在当前代中选取两个具有最小适应值的个体作为父个体进行交叉操作或变异操作，生成新一代个体，并对新一代个体重复步骤三和步骤四。对于具有复杂约束或涉及多变量的路径，我们的方法生成满足所有约束条件的测试数据的成功率要比S.Kalaji方法高的多。 | ||
| 搜索关键词： | 测试数据 路径约束 路径测试 数据生成 新一代 适应度函数 数据流 变异操作 方法生成 符号执行 复杂约束 交叉操作 遗传算法 约束条件 最大代数 多变量 父个体 适应度 算法 成功率 评估 重复 分析 | ||
【主权项】：
1.基于 EFSM 模型的路径测试数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤 ：步骤一、对 EFSM 模型进行符号执行和数据流依赖分析，获得每条 EFSM模型的路径约束 ；步骤二、使用遗传算法生成满足路径约束的测试数据，给定初始个体 ；步骤三、根据适应度函数评估初始个体的适应度值，若个体的适应值为 0，那么这样的 初始个体就是满足路径约束的测试数据，算法终止 ；步骤四、若步骤三中的适应值没有超过设定的最大代数，可以在当前代中选取两个具 有最小适应值的个体作为父个体进行交叉操作或变异操作，生成新一代个体，并对新一代个体重复步骤三和步骤四；所述 步骤四中的适应值超过了设定的最大代数，算法终止；所述步骤一中的路径约束采用平行的 IF 语句表示；所述路径约束中只包含输入变量；所述适应度函数是初始个体的分支距离与个体未覆盖的路径约束中的条件的比率之和。
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