Abstract
К синтезу адаптивных различающих последовательностей для конечных автоматов
Highlights
Length of distinguishing sequence can be exponential with respect to the size of the FSM specification
Distinguishing sequences (DS) can be even longer for non-deterministic FSMs, which are used for the specification optionality description when deriving tests for real systems
We investigate the properties of adaptive DS and propose an approach for optimizing the procedure for the adaptive DS derivation
Summary
Конечные автоматы [1] широко используются при построении тестов для управляющих систем с гарантированной полнотой обнаружения неисправностей. Конечно-автоматные методы синтеза тестов часто основаны на идентификации состояний спецификации, осуществляемой при помощи безусловных или адаптивных различающих последовательностей [5]. Адаптивные различающие последовательности существуют чаще, чем безусловные, и более того, обычно имеют меньшую длину, что делает их более предпочтительным выбором при синтезе тестов. Для построения адаптивной различающей последовательности часто используется дерево преемников. В [9] авторы предлагают альтернативный подход, основанный на построении различающего автомата, и устанавливают необходимые и достаточные условия существования адаптивной различающей последовательности для такого представления. К синтезу адаптивных различающих последовательностей для конечных автоматов. В настоящей работе мы рассматриваем проблему построения адаптивных различающих последовательностей для полностью определённых, возможно, недетерминированных автоматов и предлагаем оптимизированный подход к построению таких последовательностей на основе различающего автомата. Оптимизированная процедура построения адаптивной различающей последовательности с использованием различающего автомата представлена в разделе 3.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
More From: Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.