發(fā)布時(shí)間：2018-11-24 14:48

【摘要】：基于代碼枚舉的自動(dòng)程序修復(fù)方法借助變異算子對(duì)程序中錯(cuò)誤語(yǔ)句進(jìn)行變更操作,從而得到程序修復(fù)解.由于缺乏文法制導(dǎo)及變異算子數(shù)量的有限性,該方法的有效性有待進(jìn)一步提高.本文提出一種基于變型空間代數(shù)的自動(dòng)程序修復(fù)方法,即將回歸測(cè)試用例集視為訓(xùn)練實(shí)例,通過(guò)歸納學(xué)習(xí)得到程序中出錯(cuò)語(yǔ)句的修復(fù)解.具體而言,該方法包括以下特征:(1)從文法到變型空間的自動(dòng)構(gòu)造生成方法;(2)根據(jù)變型空間樹(shù)中變型空間的不同類別,分別給出一致性定義;(3)結(jié)合靜態(tài)及類型檢查的變型空間代數(shù)運(yùn)算.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與基于代碼枚舉及基于搜索的修復(fù)方法相比,本文提出的方法在修復(fù)成功率方面更具優(yōu)勢(shì);與此同時(shí),方法中的靜態(tài)及類型檢查機(jī)制可以有效地削減假設(shè)空間的規(guī)模.
[Abstract]:The automatic program repair method based on code enumeration changes the error statement in the program by using mutation operator and obtains the program repair solution. Due to the lack of the finite number of grammatical guidance and mutation operators, the effectiveness of this method needs to be further improved. In this paper, an automatic program repair method based on variant space algebra is proposed. The regression test case set is regarded as a training example, and the repair solution of the error sentence in the program is obtained by inductive learning. In particular, the method includes the following features: (1) automatic generation method from grammar to variant space; (2) definition of consistency according to different categories of variant space in variant space tree; (3) the algebraic operation of variant space combined with static and type checking. The experimental results show that the proposed method is superior to the code enumeration and search-based repair methods in the restoration success rate. At the same time, static and type checking mechanisms in the method can effectively reduce the size of the hypothetical space.
【作者單位】： 廣東肇慶學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;上海工程技術(shù)大學(xué)電子電氣工程學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61640221,No.61603242) 上海高校青年教師培養(yǎng)資助計(jì)算專項(xiàng)基金(No.ZZGCD15088) 肇慶學(xué)院科研基金(No.201734) 肇慶市科技創(chuàng)新指導(dǎo)類項(xiàng)目(No.201704030409)
【分類號(hào)】：TP311.5

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本文編號(hào)：2354128