Kitalulus memberikan beasiswa Rp 100 juta untuk casn

Selain itu, mereka harus deterministik dan setiap jejak yang layak harus memiliki panjang yang terbatas; jika tidak, eksekusi pengujian berdasarkan model ini tidak dapat dihentikan dalam langkah-langkah terbatas dengan hasil pengujian yang pasti. Dalam sub-bagian berikut, pertama-tama kami mengusulkan definisi formal tujuan pengujian dan kasus pengujian dalam konteks pemodelan ct-cpn. Kemudian, algoritme pemilihan pengujian terperinci dikembangkan dengan beberapa aturan pembuatan pengujian terhadap berbagai jenis transisi model. Akhirnya, kami mengadopsi sistem perangkat lunak berbagi file sebagai perwakilan untuk mendemonstrasikan pemilihan tes praktis dan prosedur pelaksanaan tes. Dalam konteks pemodelan ct-cpn, relasi kesesuaian harus ditentukan sesuai dengan data spesifik dalam model ct-cpn, sehingga relasi pn-ioco didefinisikan. Salah satunya adalah membuat pemilihan pengujian dengan skalabilitas tinggi untuk menangani model sistem yang lebih rumit, dan yang lainnya adalah membuat semua kasus pengujian layak untuk pelaksanaan pengujian praktis.

Ini memungkinkan untuk menghasilkan kasus uji dengan oracle uji dari model formal yang menentukan perilaku perangkat lunak secara eksplisit, yang meningkatkan efisiensi tingkat rendah dan ketidakakuratan proses pembuatan kasus uji manual. Dalam studi kami,sscn bkn 2021 sistem perangkat lunak berbasis jaringan diadopsi sebagai sistem kami dalam pengujian dan teori pengujian ioco adalah landasan teoritis paling signifikan dalam penelitian pengujian kami. Makalah ini mengusulkan metode pemilihan uji kesesuaian input-output yang diarahkan oleh model tujuan pengujian yang ditentukan dengan jaring petri berwarna. Metode pemilihan pengujian ini mengintegrasikan keunggulan teori pengujian ioco dan pemodelan cpn secara sinergis dan diterapkan sebagai metode pemilihan pengujian yang baru dan dapat diterapkan untuk praktik pengujian aktual dari sistem perangkat lunak skala besar. Karena simulasi model tersinkronisasi dengan dua model cpn terlepas dari skala modelnya, keefektifan dan kepraktisan metode pemilihan pengujian kami ditingkatkan dengan skalabilitas. Untuk memanfaatkan yang terbaik dari teori pengujian ioco dan pemodelan cpn, kami mengintegrasikannya secara langsung untuk mengembangkan metode pemilihan pengujian ioco yang berorientasi pada model tujuan pengujian.

Namun, metode pengujian yang berorientasi pada tujuan biasanya menentukan bagian dari perilaku fungsional perangkat lunak sebagai model tujuan pengujian dan membuat kasus pengujian yang dihasilkan fokus pada pengujian perilaku spesifik tersebut. Cukup menguntungkan untuk melakukan pengujian kesesuaian yang layak terhadap sistem perangkat lunak berbasis jaringan dengan karakteristik kotak hitam dan perilaku reaktif. Dalam makalah ini, diusulkan metode pemilihan tes ioco baru dengan menggunakan teknologi simulasi model tersinkronisasi antara dua model cpn.

Karenanya, kami mengembangkan metode pemilihan pengujian ioco berorientasi tujuan pengujian untuk memenuhi dua tujuan ini, di mana kasus pengujian dihasilkan melalui simulasi model tersinkronisasi antara model ct-cpns dan model ct-cpntp. Ketika prosedur simulasi tersinkronisasi berakhir, model kasus uji yang final dan layak diproduksi dan ditetapkan sebagai ct-cpntc. Dipandu oleh definisi pn-ioco, kesesuaian ditentukan dengan membandingkan data token di tempat yang dapat diamati di sepanjang sptrace tertentu dengan keluaran yang benar-benar diamati dari implementasi.

Dalam konteks model cpn, perilaku perangkat lunak disimulasikan dengan data sistem tertentu, jadi kami harus menentukan kesesuaian ioco dengan membandingkan tindakan keluaran dengan data tertentu. Bagian isi ini telah diusulkan dalam makalah konferensi kami, dan, untuk membuat makalah ini berdiri sendiri, kami akan menunjukkan definisi formal dasar model ct-cpn dan relasi pn-ioco di bagian 4. Uji ioco berbasis model Cpn seleksi memiliki beberapa keunggulan, dibandingkan dengan metode seleksi tes ioco saat ini dalam literatur [12-14]. Pertama, model cpn dapat dieksekusi secara dinamis, yang diarahkan oleh aliran kontrol perilaku sistem yang bergantung pada data.