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P2 Test Case Generation for Simulink Models using Model Fuzzing and State Solving

基于模型模糊测试与状态求解的 Simulink 模型测试用例生成
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 3/10 · 该论文属于 Simulink 模型测试用例生成,与静态分析/形式化验证有邻近关系,但未涉及用户核心关注的 LLM/Agent、浮点程序分析或贝叶斯程序分析,也未体现 PL 与 AI 的双向结合。仅因其面向复杂分支/状态的工业嵌入式建模测试问题,与形式化方法和工程落地有弱关联。引用 0 inbox
Zhuo Su, Zehong Yu, Dongyan Wang, Wanli Chang, Bin Gu, Yu Jiang
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出结合模型模糊测试与状态求解的 Simulink 测试用例生成方法,以应对复杂分支与状态。

Simulink 在工业界广泛用于嵌入式系统的建模与综合,验证模型功能与安全需要大量测试用例。随着需求增长,模型复杂度提高,传统测试方法(如约束求解与随机搜索)在应对复杂分支逻辑和内部状态时遭遇显著障碍。为此,论文提出结合模型模糊测试与状态求解的测试用例生成方法,旨在自动探索 Simulink 模型的分支与状态空间。摘要未给出具体实验评估与量化结果,仅说明该方法针对传统方法的上述局限。

问题
Simulink 模型在嵌入式系统建模中广泛使用,确保其功能与安全需要大量测试用例;但模型复杂度上升后,传统约束求解和随机搜索难以处理复杂的分支逻辑与状态。
方法
论文将模型模糊测试与状态求解相结合,用于自动生成 Simulink 模型的测试用例,以覆盖复杂分支与状态行为。
评估
摘要未报告具体实验设置与量化结果,仅指出传统方法在复杂分支与状态导航上存在显著障碍,所提方法旨在克服这些挑战。
原文摘要(Abstract)

Simulink plays an important role in the industry for modeling and synthesis of embedded systems. Ensuring system stability requires using numerous test cases to validate the functionality and safety of the models. However, as requirements increase, the complexity of the models poses new challenges to traditional testing methods. Traditional methods such as constraint solving and random search run into significant obstacles when navigating the complex branching logic and states within models.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot8273,
  title = {Test Case Generation for Simulink Models using Model Fuzzing and State Solving},
  author = {Zhuo Su and Zehong Yu and Dongyan Wang and Wanli Chang and Bin Gu and Yu Jiang},
  booktitle = {ASE},
  year = {2024},
  doi = {10.1145/3691620.3694991}
}