moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2021.35.4.016 1098 Корреляция отказов как основа применения модели Маркова для тестирования программного обеспечения Failure correlation as a basis for applying the Markov model for software testing Зозуля Михаил Михайлович Zozulya Mikhail Mikhailovich m.m.zozul@gmail.com aff-1 0000-0003-0420-6877 Кравец Олег Яковлевич Kravets Oleg Jakovlevich csit@bk.ru aff-2 Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» Military training and research center of the Air force "air Force Academy named after Professor N. E. Zhukovsky and Yu. a. Gagarin" Воронежский государственный технический университет Voronezh State Technical University 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2021.35.4.016 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Анализ существующих результатов исследований тестирования отказов, сбоев программного обеспечения во время тестирования должен учитывать актуальность программного обеспечения для тестирования отказов с использованием цепей Маркова с правом тестирования модели, разработку многоцелевого алгоритма оценки заданной цепи Маркова с правильной стратегией тестирования на основе отказов, связанных со стратегией перехода состояния на основе матрицы весов многоцелевого теста. Целью исследования является разработка набора оптимизирующих стратегий тестирования отказов программного обеспечения на основе учета корреляции связанных отказов и управляемых цепей Маркова. В данной работе на основе модели тестирования контролируемой цепи Маркова, основанной на корреляционных отказах, предложена модель тестирования контролируемой цепи Маркова, в основном для решения проблемы тестирования программного обеспечения в ситуации взаимосвязи отказов программного обеспечения. Связь между программными модулями определяется количественно для расчета многоцелевой матрицы переноса и оценки взаимосвязи связанных отказов. В интегрированной среде разработки Java Eclipse загружается CDT проекта с открытым исходным кодом, для реализации которого используется Java, а в среде Eclipse используются процедуры модульного тестирования с использованием JUNIT для разработки. Результаты эксперимента показывают, что предложенная стратегия по сравнению со стратегией тестирования управляемой цепи Маркова может значительно сократить количество тестовых случаев и повысить скорость обнаружения отказов.

The analysis of existing research results of testing failures, software failures during testing should take into account the relevance of software for testing failures using Markov chains with the right to test the model, the development of a multi-purpose algorithm for evaluating a given Markov chain with the correct testing strategy based on failures associated with a state transition strategy based on a matrix of weights of a multi-purpose test. The study aims to develop a set of optimizing software failure testing strategies based on the related failures correlation and controlled Markov chains. In this paper, based on the Markov controlled chain testing model based on correlation failures, a Markov model is proposed, mainly to solve the problem of software testing in a situation of software failures interconnection. The relationship between software modules is quantified to calculate a multi-purpose transfer matrix and assess the interrelationship of associated failures. In the Eclipse Java Integrated Development Environment, the CDT of an open-source project is loaded, for which Java is used for implementation, and in the Eclipse environment, unit testing procedures are used using JUNIT for development. The results show that this strategy, compared with the Markov controlled chain testing strategy, can significantly reduce the number of test cases and increase the speed of failure detection.

 тестирование отказов программное обеспечение управляемая модель Маркова матрица переноса матрица весов failure testing software controlled Markov model transfer matrix weight matrix Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Kai-Yuan C., Zhao D., Ke L. On Several Issues in Software Reliability Testing. Chinese Journal of Engineering Mathematics. 2008;25(6):967–978. Li Z., Hui G., Shou-Xin W. Software architecture evaluation. Journal of Software. 2008;19(6):1328−1339. Jun-Hao H., Chun H., Zhu-Lin Z. Automatic System Testing Test Case Generation Based on UML. Computer Systems & Applications. 2011;20(2):178–181. Bo Q., Chang-Hai N., Bao-Wen X. Test Case Prioritization Based on Test Suite Design Information. Chinese Journal of Computer. 2008;31(3):431–439. Wei L., Zheng Z., Peng H. et al. Predicate Execution-Sequence Based Fault Localization Algorithm. Chinese Journal of Computer. 2013;36(12):2406–2419. Gao-Chao X., Xin-Zhong L., Liang H., Xiao-Dong F., Yu-Shuang D. Software Reliability Assessment Models Incorporating Software Defect Correlation. Journal of Software. 2011;22(3):439–450. Rothermel G., Untch R.H., Harrold M.T. Prioritizing test cases for regression testing. IEEE Trans. Software Engineering. 2001;27:929–948. Jian Z., Hong-Yu Z., David L. Where should the Bugs be fixed. Proc. of the International Conference on Software Engineering. Zurich: IEEE Computer Society. 2012;14–24. Katerina G.P., Trivedi K.S. Failure correlation in software reliability models. IEEE Trans. on Reliability. 2001;49(1):37–48. Chen S., Mills S. A binary Markov process model for random testing. IEEE Trans. on Software Engineering. 1996;22(3):218–223. Bishop P.G., Pullen F.D. PODS revisited-A study of software failure behaviour. Proc. of the IEEE International Symposium On Fault Tolerant Computing. 1998;2–8. Tao J., Chang-Hai J., De-Bin H., Cheng-Gang B., Kai-Yuan C. An Approach for Detecting Correlated Software Defects. Journal of Software. 2005;18(1):17–28. Chang-Ai S. A Constraint-Based Approach to Identifying and Analyzing Failure-Causing Regions. Journal of Software. 2012;23(7):1688−1701. De-Ping Z., Chang-Hai N., Bao-Wen X. Cross-Entropy Method Based on Markov Decision Process for Optimal Software Testing. Journal of Software. 2008;19(10):2770–2779. Логинова И.А., Дмитренко Ю.А., Будулуца А.Р., Мелихов С.А., Жалялетдинова Э.И., Шамукова Д.Р. Применение анализа Парето для обеспечения качества электронных средств. Приднепровский научный вестник. 2019;3(4):52–55. Jin-Xia A., Guo-Qing W., Shu-Fang L., Ji-Hong Z. Dynamic Evaluation Method Based Multi-Dimensional Test Coverage for Software Testing. Journal of Software. 2010;21(9):2135–2147.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.