【摘要】：程序錯誤是在軟件開發(fā)流程中難以避免的現(xiàn)象。當程序被檢測到發(fā)生錯誤時,調試的過程實質上可以分為兩個步驟:首先確定錯誤發(fā)生的位置和錯誤產(chǎn)生的原因,然后對其進行修復。第一步被稱為“錯誤定位”,是軟件開發(fā)過程中調試階段代價消耗最高的活動之一。目前錯誤定位已有較多成熟的技術,存在的問題是即使檢測到了錯誤的存在,對其的修復工作仍需開發(fā)者來完成,并且錯誤修復的難度與復雜程度遠遠高于錯誤定位,因此研究自動程序錯誤修復技術是一項具有重要意義的任務。結合變異技術與錯誤定位技術的自動程序修復方法,具有較好的程序錯誤修復能力,但這種方法不可避免的需要花費巨大的時間開銷來執(zhí)行變異體,尤其在應用于實際工業(yè)環(huán)境的大型程序時,其執(zhí)行開銷問題尤為嚴重。是否需要對程序生成所有可能的變異體以及從程序的何處開始產(chǎn)生變異體是這種方法面臨的兩個主要問題。應用錯誤定位技術,可以首先對懷疑度偏高的語句進行檢查,以此避免較多無效變異體的產(chǎn)生,但在實際的應用中,錯誤定位并不足夠精確,并且一些錯誤并不是發(fā)生在懷疑度較高的語句上,而是存在于與之有依賴關系的語句中,進而導致應用效果不理想。可以看出,這種使用貪心策略優(yōu)先檢查高懷疑度語句的思想并不能夠高效的應對自動程序修復問題。尋找一個正確的變異體作為修復補丁可以被看作是持續(xù)尋找最優(yōu)解的過程,因此應用全局最優(yōu)方法可以有效提高尋找修復補丁的效率。此外,現(xiàn)有的修復策略大多面向單錯誤程序,而現(xiàn)實中程序的錯誤往往由多個位置引起。本文基于上述的問題,在采用錯誤定位優(yōu)點的同時,針對貪心策略易陷入局部最優(yōu)解的問題,提出了一種基于搜索的變異程序自動修復方法,不僅能夠有效的解決變異體執(zhí)行開銷問題,同時對多錯誤程序具有一定的修復能力。為了應對全局最優(yōu)搜索算法自身執(zhí)行效率的缺陷,本文進一步提出了兩種優(yōu)化方法來縮小搜索空間和加速收斂速度,分別是搜索算法的非隨機初始種群方法和混合式交叉策略。在搜索算法中,初始種群中的個體由懷疑度較高的語句構成,其懷疑度值由錯誤定位方法計算得到。這些個體具有較高的懷疑度值,被作為搜索初始的粗略解。在搜索過程中,通過混合式的交叉策略,采用固定位置的交叉方式來加速全局最優(yōu)解的收斂,同時采用隨機位置的交叉方式來加速對整個搜索空間的分布。為了進一步驗證本文提出的自動程序修復方法的有效性、效率以及兩種優(yōu)化方法對搜索效率的影響,設計了一系列實驗來研究和討論相關問題。對西門子套件程序集的實驗結果表明本文提出的基于搜索的變異程序自動修復方法相對于基于窮舉的方法在尋找補丁時具有更高的效率并且能夠保證修復能力,并且對于多錯誤版本程序具有一定的修復能力。同時非隨機的初始種群方法和混合式交叉策略能夠有效的縮小搜索空間,加速收斂。
【圖文】：

正確的定位錯誤和獲取更有效的測試用例集，是其關鍵的研究內容。逡逑通過有效利用修復策略對程序中的錯誤能夠無需人工參與進行修復，極大地減輕軟件逡逑開發(fā)人員對程序調試或維護的壓力。目前大量的ＡＰＲ算法采用己有的錯誤定位技術，逡逑參考錯誤懷疑度給出語句序列，進而進行遍歷嘗試修復。逡逑在使用變異技術的自動程序修復中，由于變異所產(chǎn)生的候選變異體空間極為龐逡逑大，因此有效的使用錯誤定位技術能夠在一定程度上避免無效變異體的產(chǎn)生，從而達逡逑到降低執(zhí)行開銷成本的目的�；诖�，一種結合了錯誤定位和變異技術的自動程序修逡逑復方法被提出ｔ１９１。該方法首先采用一種錯誤定位方法，按照計算的測程序所有語句的逡逑懷疑度值降序排序，依次對每一條語句應用變異算子產(chǎn)生所有可能的變異體作為修復逡逑補丁，并通過測試集來驗證每一個變異體是否為正確的修復，其流程如圖２－１。逡逑假定一個錯誤可以通過一系列的變異操作進行修復，那么當錯誤語句排列在懷疑逡逑度序列前端時，就能夠能快的修復。換句話說，錯誤定位的效果越好，修復的過程效逡逑率也越高；而當錯誤定位效果較差時，若錯誤語句在懷疑度序列排列較靠后，則對于逡逑前面遍歷到的語句應用變異算子會產(chǎn)生指數(shù)增長的無效變異體。逡逑

圖３－１基于搜索的變異程序自動修復方法流程逡逑Ｆｉｇ．３－１邋Ｏｖｅｒｖｉｅｗ邋ｏｆ邋ｓｅａｒｃｈ－ｂａｓｅｄ邋ａｕｔｏｍａｔｅｄ邋ｐｒｏｇｒａｍ邋ｒｅｐａｉｒ邋ｕｓｉｎｇ邋ｍｕｔａｔｉｏｎ邋ａｎｄ邋ｆａｕｌｔ邋ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ逡逑圖３－１描述了基于搜索的變異程序自動修復方法流程。首先，利用錯誤定位技術逡逑對錯誤程序進行預處理形成語句的懷疑度序列，根據(jù)懷疑度序列中高懷疑度的語句位逡逑置，結合可應用的變異算子生成初始種群，其中每一個初始種群中的個體代表？？個候逡逑選補丁。本課題的方法并沒有采取傳統(tǒng)上隨機產(chǎn)生初始種群的方式，原因是采取錯誤逡逑定位的優(yōu)點可以很容易的構造一些粗略的解，因此在一定程度上縮短了由隨機產(chǎn)生的逡逑解收斂的過程。具體的描述將在后續(xù)初始種群部分進行詳細討論。然后，在ＧＡ的搜逡逑索過程中，種群根據(jù)不同的個體適應度值被分為了兩部分，并在這兩部分中應用不同逡逑的交叉算子，即本課題提出的混合式交叉策略。其余的流程，與一般的遺傳算法類似，，逡逑１８逡逑
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.5;TP18

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本文編號：2692719