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题名面向语句的MBFL变异体约减策略
被引量:1
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作者
王林鑫
王微微
赵瑞莲
李征
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机构
北京化工大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第11期175-180,共6页
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基金
国家自然科学基金(61672085
61472025)
教育部新世纪优秀人才计划项目(NCET-12-0757)资助
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文摘
在软件调试过程中如何高效、精确地定位程序中的错误代码是软件开发人员普遍关注的问题。MBFL是一种基于变异分析的错误定位技术,它在获得较高错误定位精度的同时会生成大量变异体,并在变异体上执行测试用例集,开销庞大。为了减少MBFL的变异执行开销,提出面向语句的变异体约减策略,通过分析测试用例的执行信息,按一定比例对每条由失败测试用例覆盖的语句生成的变异体集合进行约减。实验结果表明,在7个程序包的112个错误版本上,应用面向语句的变异体约减策略的MBFL,在保持较高错误定位精度的同时,能够有效减少73.51%~79.98%的变异执行开销。
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关键词
错误定位
变异分析
变异体约减策略
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Keywords
Fault localization, Mutation analysis , Mutant reduction strategy
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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