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基于动态相似度的错误定位优先排序

蒲进兴  
【摘要】:软件错误定位是软件开发和维护周期中昂贵且耗时的活动之一。随着软件在日常生活中的普及,以及软件功能越来越复杂,软件调试过程也变得越来越长。如何研发一种行之有效的自动化方法,帮助程序员进行错误定位和修复,进而减少不必要的开销是当前面临的主要任务。在软件测试中,错误定位优先排序把检测错误和定位错误相结合,通过优化测试用例的执行次序,来提高错误定位效果,并降低测试成本的技术。目前错误定位优先排序中基于相似度排序的方法,在相似度计算时,度量测试用例与第一个执行失效的(failed)测试用例覆盖信息之间的相似度。该方法仅从语句数目多少来计算相似度,没有考虑具体语句之间的不同,即不同语句对错误定位权重的不同,所以不能获取最优的测试用例执行序列。本文针对错误定位优先排序中的相似度计算问题,进行了改进,提出了一种基于动态相似度的错误定位优先排序方法。在相似度计算中,引入了语句怀疑度来表征failed测试用例,定义了failed测试用例的特征向量。动态相似度以及其计算方法,以提高相似度计算的有效性。为了节约错误定位成本,本文在此基础上,提出了相应的优化策略,以提高错误定位的准确度,降低错误定位开销。此外,由于错误定位优先排序首先采用传统测试用例优先排序算法,以尽早检测错误为目的,对测试用例进行优先排序,所以不同算法检测到的第一个failed测试用例可能不同,从而可能影响后续的错误定位效果。本文分析并验证了以不同测试用例优先排序算法检测错误,对后续定位错误的影响。在6个C基准程序上,针对3种广泛采用的测试用例优先排序算法和2种错误定位技术进行了实验,结果表明本文提出的方法能提高错误定位的准确度和效率。


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