基于程序譜的軟件錯誤定位方法研究.pdf

1、軟件測試是保證軟件能夠正常運行的重要環(huán)節(jié)，而其中根據軟件測試的結果進行錯誤定位的過程是一個自動化程度不高且費時費力的工作。因此，針對這一過程的改進是軟件測試研究工作的重要領域。近十多年來，國內外學者提出了多種軟件錯誤自動定位方法，其中最引人注目的是基于程序譜的一類方法?；诔绦蜃V的軟件錯誤定位方法使用插樁的方式在測試用例運行時收集程序信息，并作為錯誤定位方法的輸入，采用數據挖掘和機器學習的方法尋找軟件中與失敗測試用例最為相關的代碼或模塊

2、。眾多基于程序譜的錯誤定位方法中，仍然存在定位精度不高、無法針對多錯誤的程序版本以及沒有考慮程序中錯誤的類型等等問題。因此，進一步研究具有更好錯誤定位效果的錯誤定位方法仍然對提高軟件測試和開發(fā)效率、降低成本和工作復雜度等仍具有重要的意義。
　　本文工作針對目前的錯誤定位方法存在的問題展開，主要內容包括：
　　一、回顧了已提出的基于程序譜的軟件錯誤定位方法，簡單介紹其基本思路，并總結了各類方法的優(yōu)劣。較為正式地定義程序譜以及錯

3、誤定位問題的概念，并以例子闡述了相似度系數方法的過程。
　　二、提出一種相似度系數的程序錯誤定位方法，Multi-Ochiai方法。該方法引入了候選錯誤分布組合的概念，以解決程序中存在多個錯誤的問題。使用遺傳算法搜索具有高可疑度的候選錯誤分布組合，并將結果轉換為語句可疑度排名列表。
　　三、提出一種基于支持向量機的程序錯誤定位方法。該方法使用測試用例對程序語句的覆蓋矩陣以及測試用例的運行結果對支持向量機進行訓練，得到的模型對