着色Petri网模型驱动的云测试生成方法与实现
本文关键词：着色Petri网模型驱动的云测试生成方法与实现
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【摘要】：为进一步提高测试生成效率,提升大规模测试生成的自动化程度,构建了一种基于着色Petri网模型的一致性云测试生成方法,称为PT-Cloud方法,并将该方法实现为可提供一致性测试生成服务的云测试生成平台.该方法利用MapReduce技术,实现了面向测试生成需求的被测系统着色Petri网模型重构和标记,并在此基础上以实际测试数据驱动一致性测试例的自动生成.经实际测试生成和执行实践验证,PT-Cloud方法能保证所生成的测试例是切实可执行的,同时有效提高了测试生成的效率和自动化程度.
【作者单位】： 内蒙古大学计算机学院;中国科学院计算机网络信息中心;
【关键词】： 测试生成 着色Petri网 云计算 MapReduce
【基金】：国家自然科学基金项目(61262017) 内蒙古自然科学基金项目(2015MS0611)
【分类号】：TP311.53;TP301.1
【正文快照】： 基于模型的一致性测试方法[1]通过构建面向测试需求的软件系统功能行为模型来生成更为全面、准确的测试例,有助于提高测试生成效率.选择软件描述模型是基于模型测试方法的基础,与有限状态机、标记变迁系统、进程代数等常用软件形式建模方法相比,着色Petri网(CPN,colored Petri
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