25、概率系统测试理论与基于模型的测试用例生成

概率系统测试理论与基于模型的测试用例生成

1. 概率系统测试理论

在概率系统的测试理论中，存在多种概率测试关系，以下是其相关总结：
| 概率测试关系 | 对应进程类 | 应用测试进程集 | 忽略概率信息后的关系 | 对应特征 |
| — | — | — | — | — |
| ⊑CH | 完全概率、无τ、非概率、经典扩展跟踪进程、反应式 (T np,re) | 测试 (⊑DH) | 分布 | - |
| ∼LS | 无τ反应式概率、无τ、非概率、普通概率进程 (T np) | 双模拟 | 双模拟 (∼bs) | - |
| ⊑CL | 完全概率、经典概率跟踪进程 (T fp τ ) | 测试 (⊑DH) | 分布 | - |
| ⊑may SE | 概率、经典跟踪分布预进程 (T pp τ ) | 测试 (⊑DH) | 同余 (⪯ftp) | - |
| ⊑JY | 无τ概率、无τ、概率、普通概率进程 (T pp) | 模拟 | 模拟 | - |
| ⊑BC | 动作标记的“被动”经典扩展跟踪 CTMCs (T pa τ ) | 测试 (⊑DH) | 分布 | - |

对概率系统的测试理论进行了广泛调查，并以统一的方式定义了不同的预序，以便于建立它们之间的关系。大多数情况下，这些关系与 De Nicola 和 Hennessy 的经典测试关系密切相关，并且还讨论了特征以更好地反映这些关系的本质。

从计算角度来看，部分关系是可判定的。例如，通过扩展跟踪进行特征化时，如果进程是有限的，可以确定具有非零概率的（有限）扩展跟踪集，并使用相关归纳定义计算每个扩展跟踪的概率。Christoff 提出了验证其测试关系