精品文档---下载后可任意编辑EFSM 模型字符串测试数据自动生成讨论的开题报告题目：EFSM 模型字符串测试数据自动生成讨论一、讨论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劲，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讨论热点。EFSM（Extended Finite State Machine）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法律规范和状态。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，节约测试时间和成本，同时提高软件系统的可靠性和稳定性。二、讨论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。本讨论旨在探究 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、讨论内容和方法本讨论的主要内容包括 EFSM 模型自动生成、字符串测试数据生成算法讨论和实现技术讨论。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讨论：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；实现技术讨论：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、预期成果本讨论预期达到以下成果：精品文档---下载后可任意编辑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、讨论进度安排第一年：EFSM 模型自动生成算法的讨论，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讨论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, and S. Yoo. Search-Based Software Engineering: Trend...
