發(fā)布時間：2019-02-23 14:12

【摘要】：軟件修復(fù)是軟件工程的核心問題,是軟件測試和維護中耗費成本最多的活動,軟件如果能夠自動修復(fù),無疑將大幅降低人力和資源的投入,提高軟件的質(zhì)量,從而增強其市場競爭力。盡管人們已經(jīng)提出了多種支持軟件自動修復(fù)的方法和技術(shù),然而已有的研究結(jié)果表明,當前自動修復(fù)技術(shù)還處于初級階段,自動修復(fù)的效率和能力有待提高。本文將基于搜索的軟件工程應(yīng)用于軟件自動修復(fù)中,結(jié)合已有的軟件測試、維護技術(shù),提出軟件自動修復(fù)框架,并研究其中的關(guān)鍵技術(shù),解決缺陷定位、選擇性測試、自動程序修復(fù),以及回歸測試問題,并依據(jù)這些問題的領(lǐng)域知識,給出基于搜索的求解方法。取得的主要研究成果如下:(1)針對不同開發(fā)方式且具有一定規(guī)模軟件的缺陷定位問題,以含開源代碼軟件為研究對象,提出一種變粒度缺陷定位技術(shù)。該技術(shù)定位缺陷時,先基于程序的結(jié)構(gòu)信息構(gòu)造粗粒度語句塊,并利用語句塊的執(zhí)行關(guān)系劃分程序為若干語句塊等價類;然后,基于語句塊等價類的懷疑度,得到最有可能存在缺陷的語句塊等價類;最后,基于語句塊的懷疑度,從上述等價類中,選擇最有可能包含缺陷的語句塊。所提方法的好處是,減少了需要檢查的語句塊數(shù)量,從而提高了缺陷定位的效率,增強了缺陷定位的適用性。(2)針對選擇性測試問題,給出用于回歸測試集生成的路徑選擇新方法。在以分支覆蓋作為覆蓋準則的前提下,首先,以若干路徑形成的集合作為決策變量,以路徑最少、覆蓋的分支最多,以及包含的未覆蓋路徑最少為目標,建立路徑選擇問題的3目標優(yōu)化模型;然后,采用遺傳算法求解上述模型時,設(shè)計了基于目標重要性的個體評價策略;最后,基于已有的測試數(shù)據(jù)與選擇的路徑之間的覆蓋關(guān)系,確定需要生成的測試數(shù)據(jù)。采用該方法選擇的路徑,能夠充分利用已有測試信息,可以覆蓋更多的分支,需要生成的測試數(shù)據(jù)更少,選擇性測試消耗的時間更短。(3)針對程序的自動修復(fù)問題,構(gòu)造多階段多目標的優(yōu)化模型,并給出基于改進遺傳規(guī)劃生成有效補丁的方法。為此,利用缺陷定位的結(jié)果,分解程序修復(fù)為若干疑有缺陷的程序?qū)嶓w的修復(fù)過程,并通過提出的一致度測度以及約束函數(shù),建立每一階段修復(fù)子問題的帶約束多目標優(yōu)化模型;然后,在已有的補丁生成方法的基礎(chǔ)上,利用提出的個體評價策略指導(dǎo)遺傳規(guī)劃進化過程,并減少被選測試用例的執(zhí)行次數(shù),降低對源程序的執(zhí)行成本。該方法有效的提升了程序修復(fù)的效率,提高了獲得正確補丁的概率。(4)針對回歸測試問題,基于路徑相關(guān)性,提出求解回歸測試數(shù)據(jù)生成問題的新方法,以高效的進化生成可用于回歸測試的測試數(shù)據(jù)集。該方法根據(jù)路徑與節(jié)點的相關(guān)矩陣,首先進行目標路徑排序,并基于路徑相關(guān)性,建立新的覆蓋影響路徑的回歸測試數(shù)據(jù)生成問題的數(shù)學(xué)模型;其次,結(jié)合遺傳算法對上述模型求解時,利用穿越已有目標路徑的測試數(shù)據(jù),編碼后取代進化種群的部分個體。所提方法能夠充分利用已有的測試信息,有效提高進化生成測試數(shù)據(jù)的效率。本論文所做的工作為軟件自動修復(fù)提供了新的思路,豐富了基于搜索的軟件工程理論,提高了軟件自動修復(fù)的效率和能力,保證了軟件的質(zhì)量,增強了軟件的可信度,具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.5

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本文編號：2428909