Page 174 - 《软件学报》2021年第5期

1398 Journal of Software 软件学报 Vol.32, No.5, May 2021

Table 3 Group ED experimental case (Continued 2)
表 3 ED 组实验案例(续 2)
编号 (a) 实验模型 (b) 行为等价的过程树

(19)

(20)

表 3 中(a)列模型都是 TEPM,使用现有的方法 [19,23,24] 无法将其都转化为行为等价过程树,针对这些模型采用
本文的算法且可以从中抽取出行为等价过程树.表 4 比较了包括本文在内的 4 种过程树生成的方法对于表 3 中案
例的处理.其中,文献[19]通过识别基本块可以将 BSPM 转化为行为等价过程树,但不能处理非 BSPM;文献[22,23]
可以将 BSPM 和非 BSPM 都转化为过程树,但是其在处理非 BSPM 时会将其泛化为花模型;文献[27]并非生成
过程树的算法,不过它可以将非 BSPM 转换为 BSPM,然后在通过识别基本块就可以得到相应的过程树,但是该
方法不能针对循环结构.表 4 中“√”和“×”分别代表是“是”和“否”.文献[19]和文献[17]不能转换某些模型进而无
其他指标值,使用“⊥”表示.案例(1)、案例(13)和案例(15)是不包含循环结构的,使用“∅”符号表示.从表 4 中可以
看出本文算法相较于其他几种方法在处理复杂结构和循环结构更有优势,能更好地保留模型行为.
Table 4 Comparison of group ED experimental cases
表 4 ED 组实验案例对比
是否将结构泛化 是否将结构泛化 是否能处理
是否能转化 是否存在行为损失
为花模型 为块结构 案例中的循环结构
本文 文献 文献 文献 本文 文献 文献 文献 本文 文献 文献 文献 本文 文献 文献 文献 本文 文献 文献 文献
[19] [23,24] [27] [19] [23,24] [27] [19] [23,24] [27] [19] [23,24] [27] [19] [23,24] [27]
(1) √ × √ √ √ ⊥ √ × × ⊥ √ × × ⊥ × √ ∅ ∅ ∅ ∅
(2) √ × √ × √ ⊥ √ ⊥ × ⊥ √ ⊥ × ⊥ × ⊥ √ ⊥ √ ⊥
(3) √ × √ × √ ⊥ √ ⊥ × ⊥ √ ⊥ × ⊥ × ⊥ √ ⊥ √ ⊥
(4) √ × √ × √ ⊥ √ ⊥ × ⊥ √ ⊥ × ⊥ × ⊥ √ ⊥ √ ⊥
(5) √ × √ × √ ⊥ √ ⊥ × ⊥ √ ⊥ × ⊥ × ⊥ √ ⊥ √ ⊥
(6) √ × √ × √ ⊥ √ ⊥ × ⊥ √ ⊥ × ⊥ × ⊥ √ ⊥ √ ⊥
(7) √ × √ × √ ⊥ √ ⊥ × ⊥ √ ⊥ × ⊥ × ⊥ √ ⊥ √ ⊥
(8) √ × √ × √ ⊥ √ ⊥ × ⊥ √ ⊥ × ⊥ × ⊥ √ ⊥ √ ⊥
(9) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(10) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(11) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(12) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(13) √ × √ √ √ ⊥ √ × × ⊥ √ × × ⊥ × √ ∅ ∅ ∅ ∅
(14) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(15) √ √ √ √ √ × × × × × × × × × × √ ∅ ∅ ∅ ∅
(16) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(17) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(18) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(19) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥
(20) √ √ √ × √ × × ⊥ × × × ⊥ × × × ⊥ √ √ √ ⊥

图 9 展示了一些非 TEPM 的例子,这些例子是不能转化为过程树的过程模型案例,其中,图 9(a)为原模型,图
9(b)为原模型的一个展开网,图 9(c)为重构后的模型,图 9(d)为图 9(c)的一个展开网.在案例中,对展开网(如图