上下文感知的软件错误定位方法研究

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1、(0)必姜大#硕士研究生学位论文上下文感知的软件错误定位方法研究作者:罗丹指导教师:王曙燕教授王立平高工专业学位类别(领域):工程硕士(计算机技术)二〇一提交论文日期:八年六月单位代码11664学号1503210067分类号TP311密级西安邮电大学硕士研究生学位论文题(中、英文)目上下文感知的软件错误定位方法研究题(中、英文)目上下文感知的软件错误定位方法研究ResearchonSoftwareFaultLocalizationResearchonSoftwareFa

2、ultLocalizationBasedonContextAwareBasedonContextAware作者姓名罗丹指导教师姓名、职务王曙燕教授王立平高工作者姓名指导教师姓名、职务专业学位类别工程硕士专业学位领域计算机技术专业学位类别工学专业学位领域计算机技术提交论文日期二○一八年六月提交论文日期二○一八年四月摘要摘要软件测试是在软件规模不断扩大、系统结构日益复杂、项目需求逐渐增多的环境下减少软件隐患的有效手段,而错误定位技术被视为软件测试领域里规避软件运行失败或崩溃的关键举措。错误定位通过确定程序中

3、的错误过程、指令或数据定义,修复潜在的缺陷,是单元测试、系统测试和集成测试中不可或缺的环节。目前错误定位相关研究中有待改善的方面如下:忽略程序内部的依赖关系,时间资源消耗较大、效率较低;忽略程序实体之间的逻辑关系,未关注数据链关系对错误定位代价的作用机制;针对软件多错误定位,采用的方式实现难度系数较大、精度受限。针对这些问题,本文着眼于程序切片技术和数据挖掘算法,对基于上下文感知的考虑内部结构和逻辑的程序切片技术、考虑变量定义和使用的数据链关系、考虑路径聚类的多错误定位三个方面进行研究,理论分析错误定位

4、效率的影响因素,建立模型确定方法的实现环节,通过实验验证方法的有效性和正确性。本文的研究工作包括:1、提出一种基于变量切片和关联规则的软件错误定位方法。对Java程序进行变量切片,利用切片的位置信息构造事务数据库,再通过关联分析得到关联规则集合,生成检查语句优先级次序,定位错误出现的位置。针对五个基准程序展开实验,结果表明该方法与基于覆盖分析的七种方法相比,错误定位代价平均降低至少10%,一定程度上提高了错误定位的效率,降低了软件测试的成本。2、提出一种基于数据链关系和信息量的软件错误定位方法。获取包含

5、单错误的Java程序的数据链关系,利用执行成功和执行失败场景下的覆盖信息计算每条数据链关系的信息量,然后回归到语句粒度的可疑度评估,由实体的优先级次序来诊断错误。将该方法的实现思路应用于四个基准程序,结果表明该方法与基于可疑度公式的七种方法相比,错误定位代价平均降低6.35%,为辨别程序失效的原因提供了解决方案。3、提出一种基于路径聚类和失败加权的软件多错误定位方法。在具有完备测试用例的运行环境下,构造出执行轨迹信息的路径矩阵,在此基础上利用聚类分析划分类簇,扩大失效执行的权重,将其增添到可疑度评估过程

6、里,以排查存在的多个错误。针对四个基准程序展开实验,结果表明该方法与基于等价评估函数的五种方法相比,错误定位代价平均降低19.15%,克服了计算难度系数大、准确性低的难题。4、实现上下文感知的软件错误定位系统。借助统一建模语言UML中的顺序图和交互图,完成系统的模型建立工作,同时依据上下文信息识别程序中的错误,开发一个包含单错误和多错误的软件错误定位系统。关键词:错误定位;变量切片;数据链关系;路径聚类IABSTRACTABSTRACTSoftwaretestingisaneffectivewaytor

7、educetheriskofsoftwareunderthecircumstanceofever-expandingsoftwarescale,increasinglycomplicatedsystemstructureandgraduallyincreasingprojectrequirements.Thetechnologyoffaultlocationisoneoftheimportantwaystoavoidsoftwarefailureorcrash.Faultlocationisaninte

8、gralpartofunittesting,systemtestingandintegrationtestinganditfixespotentialdefectsbydeterminingtheerrorprocess,instructionsordatadefinitionsintheprogram.Theproblemsthatneedtobeimprovedinthecurrentmethodsofsoftwarefaultloca

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