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EFSM模型字符串测试数据自动生成研究的开题报告

题目：EFSM模型字符串测试数据自动生成研究

一、研究背景

随着软件系统规模的不断扩大和软件功能的不断增强，软件测试的重要性日益凸显。测试过程中需要大量的测试数据，而手动编写测试数据不仅耗时费力，而且难以覆盖所有情况，因此，自动化测试数据生成成为了一个研究热点。

EFSM（ExtendedFiniteStateMachine）模型是一种在软件测试中广泛应用的模型。EFSM模型描述了系统的行为规范和状态。在EFSM模型中，每个状态都对应一个行为，每个转移都有一个触发事件和一个行为。EFSM模型可以描述多种情况下系统的行为，因此被广泛应用于软件测试中。自动生成EFSM模型测试数据能够提高测试覆盖率，节省测试时间和成本，同时提高软件系统的可靠性和稳定性。

二、研究目的和意义

自动生成EFSM模型测试数据是测试自动化的重要组成部分，在软件测试中具有重要的应用和推广价值。本研究旨在探索EFSM模型字符串测试数据自动生成的方法和实现技术，提高EFSM模型测试数据的自动生成质量和效率，缩短测试时间和成本，同时为软件测试自动化奠定基础，具有重要的实践和推广意义。

三、研究内容和方法

本研究的主要内容包括EFSM模型自动生成、字符串测试数据生成算法研究和实现技术研究。

EFSM模型自动生成：利用模型学习算法从原始代码中生成EFSM模型，并进行优化和精简；

字符串测试数据生成算法研究：通过EFSM模型，基于路径覆盖和数据流覆盖设计测试数据生成算法；

实现技术研究：利用Java或Python编程语言实现EFSM模型自动生成和字符串测试数据生成算法，并结合测试用例进行实验和评估。

四、预期成果

本研究预期达到以下成果：

1.EFSM模型自动生成算法，能够从原始代码中生成EFSM模型，并进行优化和精简；

2.字符串测试数据生成算法，基于路径覆盖和数据流覆盖设计测试数据生成算法；

3.测试数据生成软件原型系统，能够自动化生成测试用例，并能够提高测试覆盖率和测试效率。

五、研究进度安排

第一年：EFSM模型自动生成算法的研究，基于现有算法进行改进和优化；

第二年：字符串测试数据生成算法研究和软件原型系统开发；

第三年：对所开发系统进行测试和评估，并撰写论文。

六、参考文献

1.M.Harman,P.McMinn,C.Murphy,andS.Yoo.Search-BasedSoftwareEngineering:Trends,TechniquesandApplications.ACMComputingSurveys,45(1),2012.

2.M.Harman,Y.Hassoun,S.Hierons,andP.McMinn.AutomaticGenerationofStructuralTestDataviaPathwiseConditionedPartitioning.InformationandSoftwareTechnology,47(15),2005.

3.L.Briand,Y.Labiche,J.W.Daly,L.Guo,andR.L.H.Thiagarajan.AutomatedTestCaseGenerationfromaUMLStateMachine.InternationalJournalofSoftwareEngineeringandKnowledgeEngineering,23(10),2013.

4.E.M.Clarke,O.Grumberg,andD.A.Peled.ModelChecking.MITPress,1999.

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