【摘 要】
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在软件开发过程中,程序错误是不可避免的,实际上,一个软件中可能会发生多个错误,解决这些错误主要包括两个步骤:错误定位和程序修复。当前错误定位的有效性和自动程序修复(Automatic Program Repair,APR)技术可能会受到多个错误共存的影响。因此,在定位错误时,需要针对定位多错误来确定错误与测试用例之间的关系。现有修复错误的技术主要关注于如何有效并且高效地修复程序中的单错误,这在大多数情况下并不适用,因为在现实世界中,大多数程序都包含多个错误,这些错误通过测试用例相互连接。
近年来
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在软件开发过程中,程序错误是不可避免的,实际上,一个软件中可能会发生多个错误,解决这些错误主要包括两个步骤:错误定位和程序修复。当前错误定位的有效性和自动程序修复(Automatic Program Repair,APR)技术可能会受到多个错误共存的影响。因此,在定位错误时,需要针对定位多错误来确定错误与测试用例之间的关系。现有修复错误的技术主要关注于如何有效并且高效地修复程序中的单错误,这在大多数情况下并不适用,因为在现实世界中,大多数程序都包含多个错误,这些错误通过测试用例相互连接。
近年来,对多错误程序的自动修复的研究并不完全,将多错误定位与修复方法相结合,以修复给定程序的所有错误,是多错误修复方面的一个主要研究课题。
为了解决上述问题,本文提出了一种基于GenProg的基于搜索的多错误自动修复方法,该方法采用k-medoids聚类实现错误定位,使用变异自动修复程序中所有错误。该方法首先使用K-medoids聚类和Dstar错误定位技术来确定测试用例与错误之间的关系,生成多错误定位信息。该方法确定哪个测试用例与哪个错误相关,并且在聚类时标识测试用例来完成,确定测试用例与错误的关系对于修复多错误是有必要的。利用此故障定位信息的优势,该方法根据语句位置和变异算子生成一个非随机初始种群,种群中的个体是经过进一步验证的粗糙补丁,然后是包含两种类型交叉的混合交叉用于加速错误修复的整个搜索空间。
使用上述实验环境,对SIR(Software-artifact Infrastructure Repository,SIR)库中的7个程序进行了实验。实验结果表明,本文提出的方法在自动修复程序的多个错误版本方面是有效并且是高效的。我们的方法中使用的错误定位方法可以有效地定位和识别测试用例之间的关系,而基于搜索的修复方法可以有效地修复由错误定位信息推荐的错误。
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