用于程序錯誤定位的運行路徑聚類方法.pdf

1、目前軟件在人們的日常生活中用途很多，在幾乎所有的領域都能看到軟件的身影，軟件故障會導致嚴重的后果。為排除軟件故障，軟件調(diào)試是軟件開發(fā)過程中一項既復雜又耗時的工作。程序故障定位，又稱程序錯誤定位，有利于降低軟件調(diào)試的工作成本，其目標在于自動地、快速準確地定位程序中出現(xiàn)的錯誤。近年來，關于程序錯誤定位技術的研究工作有很多，其中基于測試的錯誤定位技術(TBFL)是一種利用測試覆蓋信息進行錯誤定位統(tǒng)計智能方法。
　　 我們將TBFL技術

2、分成兩大類：基于差異度量的方法和基于特征統(tǒng)計的方法。Wang算法是基于差異度量的方法中的一種典型技術，它計算失效運行和成功運行之間的差異，將最小差異看成錯誤的源頭。然而考慮到程序錯誤的千差萬別和錯誤的不確定性，診斷程序錯誤還需要進一步的改進。
　　 本文提出一種基于測試用例聚類的錯誤定位框架，它用聚類擴展了原有的TBFL技術。為此我們對Wang算法中所提差異的概念進行擴展，引入“謂詞”的概念，在此基礎上，我們提出了一種新的差異計

3、算方法，該算法利用PBCS譜進行計算差異。同時我們提出了謂詞“適應度”的概念，構造觀察矩陣計算謂詞的適應度，利用謂詞適應度大小選擇有價值的謂詞，加快錯誤定位的速度。為解決路徑冗余問題，我們利用數(shù)據(jù)挖掘領域中的聚類技術對程序運行路徑進行簡單的聚類處理，以路徑類的形式代替單條路徑進行差異計算。我們利用Siemens套件進行了實驗，實驗結果表明，我們的方法在定位效果和效率上均優(yōu)于Wang算法和NN模型，而與其他5種技術的對比結果表明我們的方法