启发式搜索算法以其智能化的特点,在各个领域被广泛采用。常见的启发式搜索算法有遗传算法,模拟退火算法,禁忌搜索算法等。在软件测试领域,它们常被用于测试用例自动生成。模型描述了软件系统的功能和行为,使得测试以一种更加清晰有序的方式进行。基于EFSM模型的测试技术是一种新的测试技术,主要包括测试序列生成和测试数据生成。其中,测试数据生成是软件测试领域研究的热点和难点。目前,关于EFSM模型测试数据自动生成技术介绍的文献较少。已有文献中只采用了遗传算法在EFSM模型上进行测试数据自动生成,因此,尝试采用其它的启发式搜索算法在EFSM模型上进行测试数据自动生成的研究是一个值得探索的方向。本文归纳总结了目前应用比较广泛的软件测试数据自动生成方法,研究了启发式搜索算法,在此基础上,尝试使用模拟退火算法在EFSM模型上进行测试数据自动生成的研究。主要工作如下：1、应用模拟退火算法在EFSM模型上进行测试数据自动生成。2、通过实验验证模拟退火算法在EFSM模型上进行测试数据生成的可行性。采用不同的模拟退火算法参数分析测试数据生成的效果,对传统模拟退火算法加以改进,使生成效率进一步提高。3、将模拟退火算法,随机算法和遗传算法在测试数据生成稳定性和效率方面进行了比较。