組合統(tǒng)計(jì)模型在程序錯(cuò)誤定位中的應(yīng)用.pdf

1、隨著軟件維護(hù)的工作量和難度越來(lái)越大,自動(dòng)化調(diào)試和錯(cuò)誤定位技術(shù)的研究也變得越來(lái)越有意義。程序錯(cuò)誤定位技術(shù)的研究包含很多方面,統(tǒng)計(jì)模型在程序錯(cuò)誤定位中的應(yīng)用是一個(gè)比較新的研究課題。其目的在于通過(guò)統(tǒng)計(jì)理論分析運(yùn)行時(shí)狀態(tài),推斷程序中錯(cuò)誤代碼的位置。由于很難提取開發(fā)人員普適的行為特征,也很難對(duì)不同軟件的程序邏輯作明確定義,因此如果按現(xiàn)有主流方法,對(duì)運(yùn)行時(shí)狀態(tài)進(jìn)行單維度地特征提取并建立獨(dú)立模型,一般都會(huì)導(dǎo)致模型存在泛化能力較弱、對(duì)錯(cuò)誤類型依賴性高、

2、對(duì)測(cè)試用例過(guò)度依賴等問(wèn)題?？梢钥紤]兩種方法解決獨(dú)立統(tǒng)計(jì)模型在程序錯(cuò)誤定位時(shí)存在的問(wèn)題,第一種方法對(duì)運(yùn)行時(shí)狀態(tài)提取多維度的特征,然后建立一個(gè)復(fù)雜的模型;另一種方法分別對(duì)每個(gè)維度的特征數(shù)據(jù)建立獨(dú)立統(tǒng)計(jì)模型,然后通過(guò)一定的機(jī)制將其整合。本文的研究?jī)?nèi)容就是對(duì)第二種方法進(jìn)行研究、實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。本文提出了組合統(tǒng)計(jì)模型的方法來(lái)解決獨(dú)立模型存在的問(wèn)題。組合統(tǒng)計(jì)模型根據(jù)數(shù)據(jù)特征分別建立有效的模型。這些模型在一定環(huán)境下都能很好地定位程序中的錯(cuò)誤,并且在錯(cuò)誤定

3、位和泛化能力等性能上形成互補(bǔ),這樣在一定程度上保證了模型的基本性能。然后本文將這些獨(dú)立模型進(jìn)行加權(quán)組合,構(gòu)成一個(gè)完整的模型系統(tǒng)。因此需要考慮以下兩個(gè)問(wèn)題:1.各獨(dú)立統(tǒng)計(jì)模型的建立本文從運(yùn)行時(shí)狀態(tài)中提取了控制流圖節(jié)點(diǎn)覆蓋率、程序代碼在程序運(yùn)行過(guò)程中的執(zhí)行次數(shù)、控制流圖中前驅(qū)和后繼節(jié)點(diǎn)之間的跳轉(zhuǎn)概率三個(gè)維度的特征,并分別為此建立了占有率模型、相關(guān)性模型、執(zhí)行次數(shù)分布檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃颓膀?qū)/后繼分布檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?.模型組合本文采用Boosting方法對(duì)

4、各獨(dú)立統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行加權(quán)組合。通過(guò)權(quán)重系數(shù)來(lái)控制各模型在組合模型中發(fā)揮的作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,獨(dú)立統(tǒng)計(jì)模型能分別覆蓋一些特定的錯(cuò)誤類型,在這些類型中發(fā)揮良好的錯(cuò)誤定位性能。但是這些獨(dú)立模型都對(duì)錯(cuò)誤類型有較強(qiáng)的依賴,無(wú)法找出程序中其他類型的錯(cuò)誤。而組合統(tǒng)計(jì)模型很好地解決了依賴性問(wèn)題,在各組實(shí)驗(yàn)中都能很快地直接定位程序中的錯(cuò)誤。因此,組合統(tǒng)計(jì)模型具有更好的錯(cuò)誤查找性能和抗噪能力,能夠有效定位程序中不同類型的錯(cuò)誤代碼。通過(guò)組合模型和獨(dú)立模型的對(duì)比