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时间:2018-12-05
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1、基于程序谱的软件错误定位方法研究Researchofsoftwarefaultlocalizationtechniquesbasedonprogramspectrum学科专业:软件工程研究生:指导教师:天津大学软件学院年月摘要软件测试是保证软件能够正常运行的重要环节,而其中根据软件测试的结果进行错误定位的过程是一个自动化程度不高且费时费力的工作。因此,针对这一过程的改进是软件测试研究工作的重要领域。近十多年来,国内外学者提出了多种软件错误自动定位方法,其中最引人注目的是基于程序谱的一类方法。基于程序谱的软件错误定位方法使用插桩的方式在测试用例运行时收集程序信息,并作为
2、错误定位方法的输入,采用数据挖掘和机器学习的方法寻找软件中与失败测试用例最为相关的代码或模块。众多基于程序谱的错误定位方法中,仍然存在定位精度不高、无法针对多错误的程序版本以及没有考虑程序中错误的类型等等问题。因此,进一步研究具有更好错误定位效果的错误定位方法仍然对提高软件测试和开发效率、降低成本和工作复杂度等仍具有重要的意义。本文工作针对目前的错误定位方法存在的问题展开,主要内容包括:一、回顾了已提出的基于程序谱的软件错误定位方法,简单介绍其基本思路,并总结了各类方法的优劣。较为正式地定义程序谱以及错误定位问题的概念,并以例子阐述了相似度系数方法的过程。二、提出一种
3、相似度系数的程序错误定位方法,Multi-Ochiai方法。该方法引入了候选错误分布组合的概念,以解决程序中存在多个错误的问题。使用遗传算法搜索具有高可疑度的候选错误分布组合,并将结果转换为语句可疑度排名列表。三、提出一种基于支持向量机的程序错误定位方法。该方法使用测试用例对程序语句的覆盖矩阵以及测试用例的运行结果对支持向量机进行训练,得到的模型对大量模拟测试用例进行分类,再以群体投票的方式得到语句的可疑度排名列表,四、将本文提出的两种方法同三种相似度系数方法进行实验对比,并使用Friedman检验和多重比较检验检验结果的显著性。结果证明,本文提出的两种方法在不同的调
4、试策略下相对于其他方法具有优势。关键词:软件测试错误定位程序谱支持向量机ABSTRACTSoftwaretestingisanimportantphasetoguaranteethequalityofsoftware.Debuggingisalaboriousjobmainlybyartificialmeans,sothatfaultlocalizationbecomesafocusfield.Inrecentyears,thespectrum-basedfaultlocalizationtechniqueshaveattractedmoreandmoreresear
5、chinterest.Theprogramspectraarecollectedbyinstrumentationinprogramsbeforetestcasesrunning.Thenthesetechniquestakethiskindofinformationtocorrelateprogramentitiesandfailedtestcasessothatthefaultyentitiescanbefound.However,thereisalottobeimproved.So,theresearchonsoftwarefaultlocalizationis
6、usefulforincreaseefficiencyinsoftwaredeveloping,andithelpstofreedevelopersfromtediousdebuggingwork.Thecontributionofthispaperincludes:1.Reviewtheexistingspectrum-basedfaultlocalizationtechniques,anddefinetheprogramspectraandthefaultlocalizationproblemmoreformally.2.Proposeasimilaritycoe
7、fficientfaultlocalizationtechnique,namedMulti-Ochiai.Thismethodusesthecandidateoffaultsdistributiontodescribethelocationofmultiplebugsinprogram.Geneticalgorithmisemployedtosearchforcandidateswithhighsuspiciousnessvalues,anditsresultsareconvertedtostatementssuspiciousnessranking
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