【摘要】：識別軟件系統(tǒng)中存在錯誤的代碼位置是軟件調(diào)試過程中最為困難和耗時的環(huán)節(jié)之一。最近提出的基于變異的錯誤定位(Mutation Based Fault Localization,MBFL)技術(shù)是目前定位精度最好的一種自動化錯誤定位技術(shù),能有效減少開發(fā)人員查找錯誤所需要的時間消耗。MBFL技術(shù)源于變異測試,需要對被測程序生成變異體,執(zhí)行測試用例,并利用執(zhí)行信息來進行錯誤定位。通常變異體和測試用例數(shù)量都隨程序規(guī)模增加而增大,而MBFL技術(shù)需要在每個變異體上執(zhí)行所有測試用例,因此執(zhí)行開銷很大。以軟件回歸測試領(lǐng)域經(jīng)典的基準被測程序space為例,該程序可執(zhí)行的代碼行數(shù)為5K～6K,程序自帶1萬多個測試用例,可生成的變異體接近4萬個。如果使用MBFL技術(shù)定位該程序中的錯誤,需要執(zhí)行約5億次變異測試(Mutant-Test Pair,MTP),時間花費巨大。MBFL技術(shù)具有很高的錯誤定位精度,約減變異執(zhí)行是改進MBFL技術(shù)的有效手段。所以在保證錯誤定位精度前提下,如何優(yōu)化變異體執(zhí)行,減少執(zhí)行開銷,是在實際中應用MBFL技術(shù)的關(guān)鍵研究問題。本文從多個角度研究MBFL優(yōu)化問題,在保持原始MBFL技術(shù)錯誤定位高精度的前提下,提出變異測試執(zhí)行的優(yōu)化方法,進而降低MBFL執(zhí)行開銷,為MBFL技術(shù)從理論研究走向?qū)嶋H應用奠定基礎。本文具體研究內(nèi)容如下:(1)面向MBFL的變異體靜態(tài)采樣方法:變異體采樣是一種約減變異執(zhí)行的有效方法,但不可避免的帶來定位精度損失的問題。為減少MBFL錯誤定位精度由于變異體約減帶來的損耗,本文首先針對變異體采樣研究相關(guān)因素與錯誤定位精度之間的關(guān)系,具體包括采樣粒度、采樣前后的變異體集合的語句分布、變異算子分布、錯誤分布等。在此基礎上,提出了基于語句層面的細粒度變異體采樣和面向錯誤分布的變異體采樣兩種策略。相比原始MBFL,這兩種技術(shù)可以有效提高變異體的變異算子完整性和語句分布多樣性。實驗表明,應用這兩種策略可以在錯誤定位精度損失很小的前提下,平均減少約80%的變異體,有效提高了 MBFL執(zhí)行效率。(2)MBFL變異體執(zhí)行動態(tài)優(yōu)化方法:在MBFL變異體執(zhí)行過程中,通過研究語句懷疑度、變異體懷疑度計算和變異體執(zhí)行測試用例結(jié)果之間的相互關(guān)系,提出了面向變異體和面向測試用例的兩種動態(tài)優(yōu)化策略,在變異執(zhí)行過程中,動態(tài)約減變異體和測試用例的執(zhí)行。實驗結(jié)果顯示應用這兩種動態(tài)優(yōu)化策略的MBFL技術(shù)能在保留原始MBFL錯誤定位精度不變的前提下,平均減少約53.9%的變異體執(zhí)行開銷;(3)靜態(tài)與動態(tài)相結(jié)合的MBFL優(yōu)化技術(shù):通過整合前面兩個方面的研究成果,提出了一種結(jié)合變異體靜態(tài)采樣和變異體執(zhí)行動態(tài)優(yōu)化方法的MBFL整體優(yōu)化技術(shù)框架。實驗結(jié)果表明,應用該優(yōu)化技術(shù)能在保留原始MBFL錯誤定位高精度的前提下,平均減少約87.9%的變異體執(zhí)行開銷,顯著提升了 MBFL技術(shù)的執(zhí)行效率。綜上所述,本文針對MBFL變異體執(zhí)行時間開銷太大的問題,在變異體運行測試用例之前,研究兩種變異體采樣策略形成了一種能有效降低變異體規(guī)模同時保持原始MBFL錯誤定位高精度的變異體采樣方法;在變異體執(zhí)行測試用例過程中,提出了面向變異體約減和測試用例約減兩種動態(tài)優(yōu)化策略,形成了一種MBFL變異體執(zhí)行動態(tài)優(yōu)化技術(shù),并通過理論分析了該方法可以保證不損失原MBFL技術(shù)的錯誤定位精度;最后,實現(xiàn)了靜態(tài)與動態(tài)優(yōu)化相結(jié)合的完整MBFL優(yōu)化技術(shù),在保留原始MBFL技術(shù)錯誤定位高精度的前提下,減少了約87.9%的變異體執(zhí)行開銷,大幅度提升了 MBFL的執(zhí)行效率,為MBFL技術(shù)從理論研究走向?qū)嶋H應用奠定了基礎。
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.53
【圖文】：

１．３．１研究內(nèi)容逡逑本課題的研究內(nèi)容由ＭＢＦＬ技術(shù)框架的各個步驟的優(yōu)化方法組成。ＭＢＦＬ的技術(shù)逡逑框架如圖１－２所示，首先通過變異算子對被測程序植入變異，生成規(guī)模龐大的變異體，逡逑然后每個變異體都需要執(zhí)行測試用例集中所有測試用例，執(zhí)行過程中ＭＢＦＬ收集動態(tài)逡逑信息求得被測程序的語句懷疑度，生成錯誤定位報告。逡逑變異算子邐邐逡逑ＯＰ＝｛0ｐｌ，0ｐ２．．．0Ｐｑ｝逡逑被測程序Ｐ＝｛ｓ丨，ｓ２．．ｓ？｝邋邐入變．逡逑測試用例集Ｔ＝｛ｔ丨，ｔ２．．ｔｙ｝邐變異體集合Ｍ＝｛ｍｉ，ｍ２．．ｍｋ｝逡逑次邋ＭＴＰ邋并收逡逑＾邋兵算語士懷疑虔逡逑邐圭成錯誤定位報ｔ邐＞逡逑圖１－２邋ＭＢＦＬ技術(shù)框架逡逑Ｆｉｇ．邋１－２邋Ｔｈｅ邋ｆｒａｍｅｗｏｒｋ邋ｏｆ邋ＭＢＦＬ逡逑如圖１－２所示，ＭＢＦＬ的關(guān)鍵步驟是變異體執(zhí)行測試用例，每一次變異體－測試用逡逑１４逡逑

圖２－１邋ＭＢＦＬ優(yōu)化技術(shù)研宄方案逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ邋ｏｆ邋ＭＢＦＬ邋ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ邋ｒｅｓｅａｒｃｈ逡逑如圖２－１所示，本文采取的ＭＢＦＬ優(yōu)化技術(shù)研宄方案包括變異體靜態(tài)約減和變異逡逑執(zhí)行動態(tài)優(yōu)化兩個部分。變異體靜態(tài)約減是在對程序采用變異算子植入錯誤生成變異逡逑體集合之后，通過應用變異體采樣策略選擇部分變異體執(zhí)行測試用例進行ＭＢＦＬ錯誤逡逑定位過程。相比使用變異體全集執(zhí)行測試用例進行錯誤定位，變異體靜態(tài)約減之后通逡逑常會帶來變異體集合信息的丟失，影響錯誤定位精度，因此設計更好的變異體采樣策逡逑略，盡量減少錯誤定位精度損失，是本方案的研宄的重點和難點之一；在變異體集合逡逑確定之后，ＭＢＦＬ需要在變異體上運行測試用例，并收集執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)用于計算逡逑變異體和語句的懷疑度，完成錯誤定位。本文將在變異體執(zhí)行測試用例過程中，從語逡逑句懷疑度和變異體懷疑度計算、變異體執(zhí)行約減和測試用例執(zhí)行約減等多個方面動態(tài)逡逑分析ＭＢＦＬ變異體執(zhí)行過程，研宄ＭＢＦＬ錯誤定位精度和變異體執(zhí)行測試用例之間逡逑１７逡逑

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