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状態の洗い出しへHAYST法かpairwise法の適用

状態遷移モデルを使ったソフトウェアテストを勉強するためのテキストとしてボーリス・バイザーの「ソフトウェアテスト技法」「実戦的プログラムテスト入門」などを読んでみた。手順の最初に出てくるのが、仕様書からの状態とイベントの洗い出し作業。そもそも状態遷移図や状態遷移表を作ることって設計工程のツールなので、上流工程でのこういった作業が作りこみを減らすことにつながる。

で、ソフトウェアテスト技法のほうで状態の数を探るところ(第11章 4.2)があるのだけれど、具体例としてエンジンを題材にして、

ギア   (R、N、1速、2速、3速、4速) = 6要素
進行方向 (全身、後退、停止) = 3要素
エンジン (動作中、停止) = 2要素
トランスミッション (正常、異常) = 2要素
エンジン (正常、異常) = 2要素

合計 = 144要素

という記述がある。ここでいっている不可能な状態への考察って、禁則の考え方じゃないのかしら?だとすると、HAYST法を使って状態を絞り込むことができるのかな。ただ、本質的には同じことだけどHAYST法(=直交表)の特徴である、「どの条件も同じ程度出現する」というのはいらないので、pairwise法のほうが状態数が少なくなるのかな。


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コメント

状態を定義する時には、内部変数の組合せを考えるわけですが、その時の内部変数は関連性が非常に高いものを選択するので、HAYST法やpairwiseを使用するよりは、原因結果グラフあるいは決定表を使用した方がよいと思います。

でもって、それを提案されているのが古川先生の「機能図式」ですね。

http://ci.nii.ac.jp/naid/110002723934/
(右上の「本文を読む・探す」の[CiNii PDF]をクリックすると論文をよむことができます)

ご参考になれば!

投稿: あきやま | 2008年12月28日 (日) 09:08

あきやまさん、コメントありがとうございます。
この記事を書き終わった後に、各要素の独立性も考えたほうが
よさそうだなと思っていました。
古川先生の「機能図式」&論文、みてみます。
情報ありがとうございます。

投稿: softest | 2008年12月28日 (日) 09:32

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