【摘 要】
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针对软件开发过程中的错误定位问题,提出一种以函数调用路径和遗传算法为基础的软件错误定位方法FGAFL。将软件测试中的错误定位问题转化为组合优化问题,结合函数调用路径对
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金(No.Z160002),网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(No.5221935409)
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针对软件开发过程中的错误定位问题,提出一种以函数调用路径和遗传算法为基础的软件错误定位方法FGAFL。将软件测试中的错误定位问题转化为组合优化问题,结合函数调用路径对错误定位的影响构建适应度函数。通过遗传算法在候选种群中迭代搜索具有较高可疑度的候选错误分布,得到最优解。根据最优解对程序中的函数按可疑度进行排序,依次检查函数并定位错误的具体位置。实验表明,FGAFL方法可以有效降低运算量并缩减代码审查的范围,提高错误定位的精度和效率。
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