CN105701008B - 用于测试用例生成的系统和方法 - Google Patents

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CN105701008B CN201510916669.XA CN201510916669A CN105701008B CN 105701008 B CN105701008 B CN 105701008B CN 201510916669 A CN201510916669 A CN 201510916669A CN 105701008 B CN105701008 B CN 105701008B
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Abstract

本发明题为用于安全关键的软件的集成自动化测试用例生成。系统包括：通信装置，可操作与用户通信，得到与模型关联的一个或多个要求用于测试用例生成模块；转化计算机模块，接收并存储模型，生成中间模型；生成器计算机模块，接收并存储中间模型，生成至少一个测试用例；存储器，存储程序指令；至少一个测试用例生成平台处理器，耦合到存储器，与转化计算机模块和生成器计算机模块通信，可操作运行程序指令以：运行转化计算机模块以将模型变换为中间模型；运行生成器计算机模块，基于中间模型分析来识别与中间模型关联的模型类型；运行生成器计算机模块，基于所识别模型类型分析来选择测试生成方法；生成至少一个测试用例供软件验证和检验中使用。

Description

用于测试用例生成的系统和方法
技术领域
本发明涉及用于安全关键的软件的集成自动化测试用例生成。
背景技术
采用软件组件来开发系统常常可涉及客户所提供的系统要求。这些要求可结合到软件中。在设计软件之后，可对它进行验证和检验，以确认它充分满足要求。验证和检验过程可占软件成本的大部分。例如，验证和检验过程的时间性可影响核心商业性能、客户满意度和公司声誉。
因此，将期望设计一种设备和方法，其提供更快的方式来验证和检验软件符合要求，正确发挥功能和适当地按要求覆盖目标。
发明内容
按照一些实施例，测试用例通过转化计算机模块和生成器计算机模块的应用来生成，并且可用来验证和验证软件要求。将转化计算机模块应用于一个或多个规范模型和设计模型以生成中间模型，并且然后测试用例经由对转化计算机模块的输出(例如中间模型)运行生成器计算机模块来生成。
本发明的一些实施例的技术效果是用于测试用例生成的改进技术和系统。由于这个以及下文中将变得显而易见的其他优点和特征，能够通过参照以下详细描述及其附图来得到对本发明的性质的更完整理解。
其他实施例与系统和/或存储用于执行本文所描述方法的任一种的指令的计算机可读媒介关联。
技术方案1：一种系统，包括：
通信装置，可操作以与用户进行通信，以得到与模型关联的一个或多个要求用于测试用例生成模块；
转化计算机模块，接收所述模型，存储所述模型，并且生成中间模型；
生成器计算机模块，接收所述中间模型，存储所述中间模型，生成至少一个测试用例；
存储器，用于存储程序指令；
至少一个测试用例生成平台处理器，耦合到所述存储器，并且与所述转化计算机模块和所述生成器计算机模块进行通信，可操作以运行程序指令以：
通过运行所述转化计算机模块将所述模型变换为中间模型；
通过运行所述生成器计算机模块，基于所述中间模型的分析来识别与所述中间模型关联的模型类型；
通过运行所述生成器计算机模块，基于所识别模型类型的分析来选择测试生成方法；以及
生成至少一个测试用例供软件验证和检验中使用。
技术方案2：如技术方案1所述的系统，其中所述模型是规范模型和设计模型其中之一。
技术方案3：如技术方案1所述的系统，其中每个要求包含一个或多个输入变量和一个或多个输出变量。
技术方案4：如技术方案3所述的系统，其中所述至少一个所生成测试用例包含所述要求的描述、输入变量的集合和预计输出的集合，其中所述预计输出集合基于所述一个或多个输出变量。
技术方案5：如技术方案1所述的系统，其中所述模型类型是符号变量模型类型、实数模型类型、非线性算术模型类型和反馈环模型类型中的至少一个。
技术方案6：如技术方案1所述的系统，其中所述中间模型保存来自所述至少一个模型的按关联取样时间的一个或多个行为。
技术方案7：如技术方案6所述的系统，其中所述转化计算机模块将所述至少一个模型的一个或多个计算序列映射到所述中间模型中的一个或多个计算路径。
技术方案8：如技术方案7所述的系统，还包括可操作以将一个或多个测试标准转换成一个或多个测试目标的转换器模块，其中每个测试目标与测试目标路径关联。
技术方案9：如技术方案8所述的系统，其中所述一个或多个测试目标附连到所述中间模型。
技术方案10：如技术方案9所述的系统，其中所述计算路径描述模型行为，并且所述测试目标路径描述测试目标。
技术方案11：如技术方案8所述的系统，其中所述生成器计算机模块可操作以基于所述计算路径和所述测试目标路径来生成包含一个或多个路径约束和一个或多个数据的表。
技术方案12：如技术方案11所述的系统，其中所述生成器计算机模块可操作以识别所述中间模型中的所述计算类型。
技术方案13：如技术方案12所述的系统，其中所述生成器计算机模块可操作以基于所述计算类型来选择要应用于所述中间模型的模型检查模块、约束解决模块和可达性解决模块其中之一，以生成测试用例。
技术方案14：如技术方案1所述的系统，其中所述中间模型减小成仅包含与给定目标关联的所述中间模型的一部分。
技术方案15：一种方法，包括：
接收与模型关联的一个或多个要求用于测试用例生成；
通过运行转化计算机模块将所述模型变换为中间模型；
通过运行生成器计算机模块，基于所述中间模型的分析来识别与所述中间模型关联的模型类型；
通过运行所述生成器计算机模块，基于所识别模型类型来选择测试生成方法；以及
生成至少一个测试用例供软件验证和检验中使用。
技术方案16：如技术方案15所述的方法，其中所述模型类型是符号变量模型类型、实数模型类型、非线性算术模型类型和反馈环模型类型中的至少一个。
技术方案17：如技术方案15所述的方法，其中所述模型是规范模型和设计模型其中之一。
技术方案18：如技术方案15所述的方法，还包括：
将一个或多个测试标准转换成一个或多个测试目标。
技术方案19：如技术方案15所述的方法，还包括：
确定所述中间模型中的计算的类型。
技术方案20：如技术方案19所述的方法，还包括：
基于所述计算类型来选择要应用于所述中间模型的模型检查模块、约束解决模块和可达性解决模块其中之一，以生成测试用例。
附图说明
图1图示按照一些实施例的系统。
图2图示按照一些实施例的流程图。
图3图示按照一些实施例的系统的框图。
图4图示按照一些实施例的模型。
图5图示按照一些实施例的模型。
图6A图示按照一些实施例的模型。
图6B图示按照一些实施例的模型。
图7图示按照一些实施例的流程图。
图8是按照一些实施例的路径分析结果表。
图9图示按照一些实施例的用户界面。
图10图示按照一些实施例的用户界面。
图11图示按照一些实施例的测试用例。
图12是按照一些实施例的自动化测试用例生成处理工具或平台的框图。
具体实施方式
采用软件组件来开发系统常常可涉及由客户所提供的系统要求。这些要求可在采取计算机可读形式的规范模型中结合或捕获。要求还可在采取人类可读形式的规范模型中捕获。设计模型则可从规范模型中包含的要求来开发，并且可表达软件设计数据(例如规定软件组件内部数据结构、数据流和/或控制流)。源代码则可使用合格的代码生成器从设计模型自动生成。在设计软件(例如设计模型)之后，可对它进行验证和检验，以确认软件充分满足要求。验证和检验过程可占软件成本的大部分。例如，验证和检验过程的时间性可影响核心商业性能、客户满意度和公司声誉。
传统上，例如，许多安全关键软件(例如航空软件)被要求采用严格测试覆盖例如修改条件/判定覆盖(MC/DC)来测试，这要求每个条件单独影响判定。用来识别将内部变量驱动到特定值的输入序列的模型/代码的人工检查是困难并且费时的，特别是当软件(例如航空软件)是大的并且复杂度不断增长时。传统测试遭受低结构/模型覆盖、不支持的块/特征和长测试生成时间中的至少一个。例如，传统测试方式可在软件的所有规范/设计模型上盲目地应用一种测试生成方法。但是，一种测试生成方法可不适合所有规范/设计模型，并且可导致长测试生成时间，或者可导致根本没有测试用例被生成。
在一种传统方式中，例如，虽然测试用例生成方式可显示某些模型元素的不可达性，并且可生成满足标准覆盖目标以及用户限定测试目标和要求的测试输入，但是该方式可具有不支持的块(例如“集成器”块)，可能无法表达全部设计性质(例如真实活跃度性质)，并且可要求测试用例长度的预定上限。在另一种传统方式中，例如，虽然该方式可使用随机测试的组合，并且因此可很快地生成测试用例，但是由于搜索的随机性，高覆盖难以实现(例如，模型大小和复杂度可导致较低结构覆盖)。这种方式也可能不经解释地是探索式的，并且可关于生成输入信号的长度受到限制。
一些实施例识别一种类型的规范/设计模型(例如具有符号变量、实数、非线性算术、反馈环等的模型)，并且然后通过选择最适合于模型的适当测试方法/模块来指导测试生成过程，使得更有力地并且更有效地生成测试。基于模型的身份（identity）来选择最适合测试模块/方法的优点之一在于，可不需要包含费时的反复试验过程，并且模型的分析可仅执行一次，这还可节省时间。另一个优点可在于，与其他测试模块/方法相比，最适合测试模块/方法本身可避免费时的测试生成工作量(例如搜索反馈环)和抽象(例如实数的近似值)，由此节省时间并且实现较高测试覆盖。
本发明的实施例的另一个优点在于，用于选择最适合模块/方法的选择过程可完全自动化。在一些实施例中，可通过查找从设计或规范模型自动转化的中间模型中的计算路径，来得出数学公式，如下面进一步描述。数学公式可通过采用其输出指配来替代内部信号而组合。数学公式的最终集合则可包含输出指配函数(其确定测试目标信号的值)和数据更新函数(其确定模型将如何演进(例如差分方程)。这些数学公式可以是机器可读的，以及模型类型可通过查找公式图形数据库以识别公式图形来识别。随着模型大小增长并且引入反馈环，常规人工模型类型识别要求专业知识并且是费时的。例如，本发明的实施例中的自动化模型类型识别元素能够通过点击一个按钮来识别模型类型。
一些实施例可将规范模型和设计模型作为输入，并且自动输出满足适当模型覆盖标准的测试描述、测试用例和测试过程。一些实施例可包含测试用例和例程，其中包含输入和预计输出值，其可预计针对设计模型和源代码/可运行目标代码来运行，以检查其与规范模型的相符性。换言之，在一些实施例中，测试用例可从规范模型来生成，并且旨在设计模型上运行，以检验设计模型是否为要求的真实实现。在一些实施例中，测试用例可从设计模型来生成，并且在源代码/可运行目标代码来运行，以检验源代码符合设计模型。
一些实施例可基于模型的中间表示自动识别规范/设计模型类型。一个或多个实施例可自动减小中间模型，其中减小模型也可映射到中间模型用于模型识别。一个或多个实施例可基于模型识别结果自动选择适当测试生成模块以生成测试用例。在一个或多个实施例中，选择适当测试生成模块可实现效率和效能。
图1是按照一些实施例的软件开发系统100的示例。系统100可包含系统要求102、规范模型104、基于要求的自动化测试用例生成模块106、设计模块108、源代码模块112、可运行目标代码模块114和结构覆盖分析模块124。如本文所使用的“系统要求”、“软件要求”和“要求”将可互换地使用。
在一些实施例中，获取将要分配给软件的系统要求102的文本。从这些要求102，开发规范模型104。在一个或多个实施例中，规范模型104可使用语义建模和图形建模技术的组合来开发。可使用其他适当规范模型开发技术。在一个或多个实施例中，规范模型104可经由客户验证模块116与客户来验证。在一些实施例中，可使用自动化定理证明、采用形式要求分析模块118在形式上对规范模型104分析和检验正确性和一致性。可使用其他适当的分析和检验方式。
在规范模型104由客户验证模块116和形式要求分析模块118来验证之后，规范模型104可作为输入传递给基于模型的设计小组，以创建设计模型108。在一个或多个实施例中，设计模型可采用从规范模型所生成的基于要求的测试用例来模拟，使得能够在设计模型级来捕获错误。在一个或多个实施例中，源代码模块112可从设计模型108自动生成。
在一些实施例中，规范模型104可用作对基于要求的自动化测试用例生成模块106(“测试用例模块”)的输入。测试用例和例程可由测试用例模块106自动生成，如下面将进一步描述，并且然后可应用于设计模型108。在一个或多个实施例中，测试用例模块110可用来帮助工程师识别不可达代码，并且识别可运行模型的特定段的测试向量。在一个或多个实施例中，采用测试用例模块107所生成的测试用例可应用于设计模型108，并且采用结构覆盖分析模型124对于结构覆盖来分析。结构覆盖分析模块124可识别设计模型上运行的基于要求的测试用例的测试覆盖中的差异，例如非预计功能性、失效代码、推导要求等。在推导要求的情况下，例如，测试用例可采用模型覆盖测试用例模块110自动生成，以满足结构覆盖。
在一个或多个实施例中，测试用例还可经由源代码模块112在源代码上运行，并且经由可运行目标代码模块114在可运行目标代码上运行。
转向图2-6，在按照一些实施例的一个示例操作中，图2是过程200的流程图。过程200和本文所描述的其他过程可使用硬件(例如(一个或多个)电路、软件或人工方式的任何适当组合来执行。在一个或多个实施例中，将系统100调节成执行过程200，使得系统100是配置成执行由通用计算机或装置不可执行的操作的专用元素。体现这些过程的软件可由非暂时有形媒介(包含固定磁盘、软盘、CD、DVD、Flash驱动器或磁带)来存储。下面将针对系统100的元素来描述这些过程的示例，但是实施例并不局限于此。
起初，在S210处，在测试用例模块106处接收模型。模型可以是规范模型104或设计模型108其中之一。在一个或多个实施例中，由于规范模型104和设计模型108准备就绪，用户可从规范模型104来生成基于要求的测试用例用于设计模型108上的评估，并且可生成扩大测试用例以满足模型覆盖。在一个或多个实施例中，规范/设计模型104/108可以以Simulink™/Stateflow™或SCADE™来编写。任何其他适当基于模型的开发语言可用于规范/设计模型104/108的编写。规范/设计模型104/108可按照任何其他适当语言来编写。在一个或多个实施例中，除了规范模型104之外还接收变量图(未示出)。在一些实施例中，变量图可列示规范模型104中的变量名以及它们在设计模型108中的等效变量名。例如，变量图可由要求工程师和设计人员中的至少一个来提供。
然后在S212中，生成中间模型400(图4)。在一个或多个实施例中，自动化转化方式可经由转化计算机模块302“转化器”(图3)来应用于规范/设计模型104/108，以分析规范/设计模型104/108并且将其转化成中间模型400。在一些实施例中，中间模型400可称作输入/输出扩展有限自动化(I/O-EFA)。在一个或多个实施例中，中间模型400可保存在取样时间处所观察的要求的输入与输出之间的行为。在一个或多个实施例中，转化可形式化和自动化从规范/设计模型104/108的计算序列到转化中间(I/O-EFA)模型400中的计算路径的映射。如本文所使用的计算路径是连接的过渡序列。如图4所示，可存在到给定位置的一个以上计算路径或者子路径。虽然图4提供若干计算路径，但是以下示例将集中于两个不同路径405a和405b的一部分(过渡)。两种路径均开始于第一过渡401。通过路径405a，从过渡401，路径可如粗线箭头所示通过过渡402持续到过渡403。作为另一个示例，代替路径405a从401持续到402、到403，路径405b可如虚线箭头所示从过渡401持续到过渡404、到过渡403。在一个或多个实施例中，计算路径可描述模型行为。如本文所使用的计算序列是由规范/设计模型在一个时间周期中执行的计算序列。在一些实施例中，中间模型提取和分析规范/设计模型中的计算序列。在一个或多个实施例中，转化计算机模块302可以是Matlab®的自动化转化工具SS2EFA。虽然本文所述的示例提出从Simulink™到I/O-EFA的转化方式，但是可使用到自动化的其他转化(例如转化为统一建模语言)。
在一个或多个实施例中，规范模型104的测试标准306和设计模型108的模型覆盖308中的差异可转换为逻辑表示502(图5)，并且然后由转换器模块312“转换器”(图3)转换成测试目标310，以及测试目标310然后在S214中附连到中间模型400，如图5所示。例如，转换器模块312可接收作为输入的模型覆盖中的测试标准/差异，将这个信息转化或转换成逻辑表示，并且然后将逻辑表示转换为数学测试目标或者映射到中间模型的表示。在一个或多个实施例中，测试目标310可设置生成器计算机模块314“生成器”要将模型驱动到的目标。在一个或多个实施例中，每个测试目标310可与中间模型400中的测试目标路径关联，使得具有测试目标的中间模型500在图5中显示。如下面将进一步描述，生成器计算机模块314分析具有测试目标的中间模型500，并且基于具有测试目标的转化中间模型500来应用自动化测试生成方式，以查找输入输出序列集合、又称作测试用例304，其实现或运行测试目标(例如规范模型中的所有要求和设计模型的缺失覆盖)。在一个或多个实施例中，测试用例模块106可根据规范模型104输入来输出基于要求的测试用例304，并且可根据设计模型108输入来输出模型覆盖的扩大测试用例304。在一个或多个实施例中，测试目标310可在中间模型500中作为最终状态来附连。在一个或多个实施例中，作为最终状态的测试目标310可表示为没有外出边缘/箭头的位置(l)，如图5的lf所示。
子图600(图6A)在S216中确定。在一个或多个实施例中，子图600可影响目标。如图6A所示，子图通过虚线矩形所示。在一个或多个实施例中，中间模型400可包含可不影响目标的元素。例如，中间模型400可包含解决若干要求的元素以及可影响一个要求而可不影响另一个要求的元素。在一个或多个实施例中，子图600可将相关元素与不相关元素隔离，以便仅识别影响测试目标的元素。
然后在S218中，减小中间模型400(图6B)。在一些实施例中，中间模型400的大小可减小，使得减小的中间模型(例如子模型)仅包含与子图600关联的中间模型的部分。在一个或多个实施例中，减小中间模型的大小可提供将要由生成器计算机模块314所执行以生成测试用例的不太复杂的计算序列，由此增加效率。在一个或多个实施例中，模型自动减小，并且减小的模型可映射到中间模型400。
模型类型在S220中识别。在一个或多个实施例中，生成器计算机模块314接收具有测试目标的减小中间模型500，分析减小的中间模型，并且基于减小中间模型的分析来识别模型类型，如下面将针对图7进一步描述。在一个或多个实施例中，所识别的模型类型可基于减小中间模型中的计算类型(例如数学性质)，例如，模型类型可以是符号/布尔变量模型类型、实数约束模型类型、非线性算术模型类型和动态或反馈环模型类型其中之一。也可使用其他适当的模型类型。
在识别模型类型之后，在S222中选择测试生成方法，并且在S224中经由生成器计算机模块314的运行、基于所识别模型类型自动生成测试用例。在一个或多个实施例中，生成器计算机模块314可分析所识别模型类型，并且经由如生成器计算机模块314基于按所识别模型类型的中间模型中的计算类型所选择的模型检查模块316、约束解决模块318或可达性分解模块320其中之一的应用来生成测试用例。测试用例可由生成器计算机模块314经由其他适当模块的运行来生成。
在一个或多个实施例中，模型检查模块316可应用于识别为符号/布尔变量模型类型的减小中间模型。模型检查模块316可将减小中间模型(I/O-EFA)映射到模块检查器语言(例如NuSMV)。在一个或多个实施例中，模型检查模块316可检查规范模型104中的每个要求的可达性，并且从反例来生成测试用例。
在一个或多个实施例中，约束解决模块318可应用于识别为实数约束或非线性算术模型类型的减小中间模型。在一些实施例中，约束解决模块318可采集模型中的每个要求的约束(例如，沿到每个测试目标的路径)，并且应用数学优化以得到满足要求(例如测试目标)的输入输出序列。
在一个或多个实施例中，可达性分解模块320可应用于识别为动态或反馈环模型类型的减小中间模型。可达性分解模块320可使用紧凑模型，并且以分析方式分解动态方程，以减小具有动态的模型的测试生成的搜索空间。在一个或多个实施例中，紧凑模型的每个位置可以是中间模型中的计算路径。可达性分解模块320可使用紧凑模型中的过渡来表示模型从一个计算路径到另一个计算路径的模式切换。
在224中生成测试用例304之后，在S226中显示测试用例304。在一个或多个实施例中，测试用例可采取.sss文件格式。测试用例可采取其他适当文件格式。如上所描述，测试用例304可用来检验和验证设计模型满足软件要求或者实现(例如源代码/目标代码)与设计模型一致。
转向图7、按照一些实施例的一个示例操作，图7是用于按图2所示过程200的S220来识别模型类型的过程700的流程图。
起初，在S710处，按S218减小中间模型。然后在S712处，计算路径402和测试目标路径从减小中间模型来提取并且分析。在一个或多个实施例中，分析可确定路径是否有效(例如表示模型行为)。在一个或多个实施例中，有效计算路径可描述模型行为，并且测试目标路径可描述测试目标。路径的提取和分析可提供每个路径的路径约束和数据的确定。如本文所使用的路径约束可以是计算路径的入口条件；以及路径数据可以是在进入路径之后沿路径所执行的数据。在一个或多个实施例中，模型类型识别基于路径约束和数据的识别。在S714中可识别所提取的约束和数据。例如，图8显示由106所生成的表800，示出图4所示中间模型400的路径提取/分析/识别。在一个或多个实施例中，表800可对每个路径802列示路径断言(路径入口条件)804、路径数据(路径数据更新)806和路径输出(预计输出值)808。在S716中，确定路径约束和数据中是否存在模型检查模块316、约束解决模块318或可达性分解模块320均不能支持的不支持的算术。如果在S718中存在不支持的算术，则过程700进行到S718，以及该过程结束，并且生成错误消息。如果在S716中不存在不支持的算术，则过程700进行到S720，以及确定路径约束和数据中是否存在非线性算术或实数。如果在S720中不存在非线性算术或实数，则过程700进行到S722，并且将模型检查模块316应用于减小中间模型。然后在S730中，生成测试用例304，如上面针对S222所描述。如果在S720中存在非线性算术或实数，则过程700进行到S724，并且确定路径数据中是否存在差分方程。如果在S724中确定在路径数据中不存在差分方程或者并非支持所有差分方程，则过程700进行到S726，并且将约束解决模块318应用于减小中间模型。然后在S730中，生成测试用例304，如上面针对S222所描述。如果在S724中确定路径数据中不存在不支持的差分方程，则过程700进行到S728，并且将可达性分解模块320应用于中间模型。然后在S730中，生成测试用例304，如上面针对S222所描述。在一个或多个实施例中，根据约束解决模块318中使用的优化模块(未示出)的能力，可不支持一些非线性方程。具有这些非线性方程的模型可导致以错误消息终止S718。
转向图9-11，提供用于生成测试用例的示范用户界面900。在一个或多个实施例中，例如，在用户经由“选择模型”按钮902的选择来选择用于生成测试用例的模型(S210)并且经由规范模型的“选择变量图”按钮(未示出)的应用来选择变量图之后，用户可选择要生成的测试类型。在一个或多个实施例中，测试类型窗口904可提供（populate）有适合于所使用的规范模型的测试。例如，对于规范模型，测试可以是要求覆盖测试、逻辑条件测试或者任何其他适当测试；而对于设计模型，测试可以是MC/DC测试、判定覆盖测试或者任何其他适当测试。在一个或多个实施例中，要求覆盖测试可生成覆盖所有要求的测试用例；而逻辑条件测试可生成覆盖所有要求以及每个要求内的逻辑条件的测试用例。然后，用户可选择“生成测试”按钮906以开始上面所描述的过程200，以基于所选测试类型来生成基于要求的测试用例。图10示出在结果窗口1000中已生成四个测试。具体来说，存在为规范模型中的四个要求所生成的四个基于要求的用例。可通过选择要求ID号并且选择“开启所选文件”按钮1004，来开启每个测试用例文件1002用于检查。在一个或多个实施例中，运行状态窗口1006提供基于要求的自动化测试用例生成模块106的状态。例如，执行状态窗口1006可显示指示测试在特定位置被生成的消息，并且然后那个测试生成完成。图11示出为要求R1所生成的测试用例1100。在一个或多个实施例中，所生成的测试用例1100可包含相关要求1102的描述、被监视(输入)变量1104(其可包含名称、值和数据类型)的集合以及控制(输出)变量(其可包含名称、值和数据类型)的预计输出1106的集合。一旦生成基于要求的测试用例，则它们能够在设计模型上测试。在一个或多个实施例中，测试用例和例程由输入和预计输出值来组成，并且可针对设计模型108和源代码/可运行目标代码来运行，以检查其与规范模型104的相符性。在一个或多个实施例中，测试用例可应用于设计模型，以及可分析从应用所生成的输出，以确定正确功能性以及设计模型的结构覆盖。
注意，本文所描述的实施例可使用任何数量的不同硬件配置来实现。例如，图12示出自动化测试用例生成处理平台1200，其可例如与图1的系统100关联。自动化测试用例处理平台1200包括测试用例生成平台处理器1210(“处理器”)，例如采取一个芯片微处理器形式的一个或多个商业上可用的中央处理器(CPU)，其耦合到配置成经由通信网络(图12中未示出)进行通信的通信装置1220。通信装置1220可用来例如与一个或多个用户进行通信。自动化测试用例生成平台1200还包含输入装置1240(例如鼠标和/或键盘，以输入与变量、聚类和优化有关的信息)和输出装置1250(例如输出和显示所选样本)。
处理器1210还与存储器/存储装置1230进行通信。存储装置1230可包括任何适当信息存储装置，包含磁存储装置(例如硬盘驱动器)、光存储装置、移动电话和/或半导体存储器装置的组合。存储装置1230可存储程序1212和/或自动化测试用例生成处理逻辑1214用于控制处理器1210。处理器1210执行程序1212、1214的指令，并且由此按照本文所描述实施例的任一个进行操作。例如，处理器1210可经由程序1212、1214的指令来接收规范和/或设计模型，并且然后可应用转化计算机模块302并且然后应用生成器计算机模块314，以生成测试用例304。
程序1212、1214可按照压缩、未编译和/或加密格式来存储。程序1212、1214还可包含其他程序元素，例如操作系统、数据库管理系统和/或由处理器1210用来与外围装置进行接口的装置驱动程序。
如本文所使用的信息可例如由下列项来“接收”或者向其“传送”：(i)来自另一个装置的平台1200；或者(ii)来自另一个软件应用、模块或者任何其他来源的平台1200内的软件应用或模块。
如本领域的技术人员将会理解，本发明的方面可作为系统、方法或计算机程序产品来实施。因此，本发明的方面可采取全硬件实施例、全软件实施例(包含固件、常驻软件、微代码等)或者结合软件和硬件方面的实施例的形式，在本文它们所有可一般称作“电路”、“模块”或“系统”。此外，本发明的方面可采取一个或多个计算机可读媒介上所实施的计算机程序产品的形式，计算机可读媒介具有在其上所实施的计算机可读程序代码。
附图中的流程图和框图图示按照本发明的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品可能的实现的架构、功能性和操作。在这方面，流程图或框图中的每个框可表示代码的模块、段或部分，其包括用于实现所指定逻辑功能的一个或多个可运行指令。还应当注意，在一些备选实现中，框中所示的功能可脱离图中所示的顺序而发生。例如，连续示出的两个框实际上可基本同时运行，或者这些框有时可按相反顺序运行，这取决于所涉及的功能性。还将要注意，框图和/或流程图图示的每个框以及框图和/或流程图图示中的框的组合能够通过执行所指定功能或动作的基于专用硬件的系统或者专用硬件和计算机指令的组合来实现。
应当注意，本文所描述方法的任一种能够包含提供包括计算机可读存储媒介上所实施的不同软件模块的系统的附加步骤。模块能够包含例如框图所示和/或本文所描绘的元素的任一个或全部；作为示例而不是限制，转化计算机模块和生成器计算机模块。方法步骤则能够使用如上面所描述运行于一个或多个硬件处理器1210(图12)上的系统的不同软件模块和/或子模块来执行。此外，计算机程序产品能够包含计算机可读存储媒介，其中具有适合被实现以执行本文所描述的一个或多个方法步骤的代码，包含具有不同软件模块的系统的提供。
本书面描述使用包含优选实施例的示例来公开本发明，并且还使本领域的技术人员能够实施本发明，包含制作和使用任何装置或系统，以及执行任何结合方法。本发明的可取得专利的范围由权利要求书来限定，并且可包含本领域的技术人员想到的其他示例。如果这类其他示例具有与权利要求书的文字语言没有区别的结构元素，或者如果它们包含具有与权利要求书的文字语言的非实质差异的等效结构元素，则它们意在落入权利要求书的范围之内。来自所描述的各种实施例的方面以及每个这类方面的其他已知等效体能够由本领域的普通技术人员来混合和匹配，以构成按照本申请的原理的附加实施例和技术。
本领域的技术人员将会理解，能够配置上述实施例的各种适配和修改，而没有背离权利要求书的范围和精神。因此要理解，可与本文具体所述不同地实施权利要求书。

Claims (19)

1.一种用于测试用例生成的系统，包括：
通信装置，其操作以与用户进行通信，以得到与模型关联的一个或多个要求，以用于测试用例生成模块；
转化计算机模块，其用来接收所述模型，存储所述模型，并且生成中间模型；
生成器计算机模块，其用来接收所述中间模型，存储所述中间模型，生成至少一个测试用例；
存储器，其用于存储程序指令；
至少一个测试用例生成平台处理器，其耦合到所述存储器，并且与所述转化计算机模块和所述生成器计算机模块进行通信，操作以运行程序指令以：
通过运行所述转化计算机模块将所述模型变换为中间模型；
通过运行所述生成器计算机模块，基于所述中间模型的分析来识别与所述中间模型关联的模型类型；
通过运行所述生成器计算机模块，基于所识别模型类型的分析来选择测试生成方法；以及
生成至少一个测试用例供软件验证和检验中使用，
其中，所述中间模型被减小成仅包含所述中间模型的与子图关联的一部分，所述子图仅识别影响测试目标的元素。
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述模型是规范模型和设计模型其中之一。
3.如权利要求1所述的系统，其中，每个要求包含一个或多个输入变量和一个或多个输出变量。
4.如权利要求3所述的系统，其中，所述至少一个所生成测试用例包含所述要求的描述、输入变量的集合和预计输出的集合，其中所述预计输出的集合基于所述一个或多个输出变量。
5.如权利要求1所述的系统，其中，所述模型类型是符号变量模型类型、实数模型类型、非线性算术模型类型和反馈环模型类型中的至少一个。
6.如权利要求1所述的系统，其中，所述中间模型保存来自所述模型的按关联取样时间的一个或多个行为。
7.如权利要求6所述的系统，其中，所述转化计算机模块将所述模型的一个或多个计算序列映射到所述中间模型中的一个或多个计算路径。
8.如权利要求7所述的系统，还包括操作以将一个或多个测试标准转换成一个或多个测试目标的转换器模块，其中每个测试目标与测试目标路径关联。
9.如权利要求8所述的系统，其中，所述一个或多个测试目标附连到所述中间模型。
10.如权利要求9所述的系统，其中，所述计算路径描述模型行为，并且所述测试目标路径描述测试目标。
11.如权利要求8所述的系统，其中，所述生成器计算机模块操作以基于所述计算路径和所述测试目标路径来生成包含一个或多个路径约束和一个或多个数据的表。
12.如权利要求11所述的系统，其中，所述生成器计算机模块操作以识别所述中间模型中的计算的类型。
13.如权利要求12所述的系统，其中，所述生成器计算机模块操作以基于所述计算的类型来选择要应用于所述中间模型的模型检查模块、约束解决模块和可达性解析模块其中之一，以生成测试用例。
14.一种用于测试用例生成的方法，包括：
接收与模型关联的一个或多个要求，以用于测试用例生成；
通过运行转化计算机模块将所述模型变换为中间模型；
通过运行生成器计算机模块，基于所述中间模型的分析来识别与所述中间模型关联的模型类型；
通过运行所述生成器计算机模块，基于所识别模型类型来选择测试生成方法；以及
生成至少一个测试用例供软件验证和检验中使用，
其中，所述中间模型被减小成仅包含所述中间模型的与子图关联的一部分，所述子图仅识别影响测试目标的元素。
15.如权利要求14所述的方法，其中，所述模型类型是符号变量模型类型、实数模型类型、非线性算术模型类型和反馈环模型类型中的至少一个。
16.如权利要求14所述的方法，其中，所述模型是规范模型和设计模型其中之一。
17.如权利要求14所述的方法，还包括：
将一个或多个测试标准转换成一个或多个测试目标。
18.如权利要求14所述的方法，还包括：
确定所述中间模型中的计算的类型。
19.如权利要求18所述的方法，还包括：
基于所述计算的类型来选择要应用于所述中间模型的模型检查模块、约束解决模块和可达性解析模块其中之一，以生成测试用例。
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