基于动态相似度的错误定位优先排序

摘要

软件错误定位是软件开发和维护周期中昂贵且耗时的活动之一。随着软件在日常生活中的普及，以及软件功能越来越复杂，软件调试过程也变得越来越长。如何研发一种行之有效的自动化方法，帮助程序员进行错误定位和修复，进而减少不必要的开销是当前面临的主要任务。
　　在软件测试中，错误定位优先排序把检测错误和定位错误相结合，通过优化测试用例的执行次序，来提高错误定位效果，并降低测试成本的技术。目前错误定位优先排序中基于相似度排序的方法，在相似度计算时，度量测试用例与第一个执行失效的(failed)测试用例覆盖信息之间的相似度。该方法仅从语句数目多少来计算相似度，没有考虑具体语句之间的不同，即不同语句对错误定位权重的不同，所以不能获取最优的测试用例执行序列。
　　本文针对错误定位优先排序中的相似度计算问题，进行了改进，提出了一种基于动态相似度的错误定位优先排序方法。在相似度计算中，引入了语句怀疑度来表征failed测试用例，定义了failed测试用例的特征向量。动态相似度以及其计算方法，以提高相似度计算的有效性。为了节约错误定位成本，本文在此基础上，提出了相应的优化策略，以提高错误定位的准确度，降低错误定位开销。此外，由于错误定位优先排序首先采用传统测试用例优先排序算法，以尽早检测错误为目的，对测试用例进行优先排序，所以不同算法检测到的第一个failed测试用例可能不同，从而可能影响后续的错误定位效果。本文分析并验证了以不同测试用例优先排序算法检测错误，对后续定位错误的影响。在6个C基准程序上，针对3种广泛采用的测试用例优先排序算法和2种错误定位技术进行了实验，结果表明本文提出的方法能提高错误定位的准确度和效率。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题背景和意义

1．2 研究现状

1．2．1 测试用例优先排序研究现状

1．2．2 基于语句覆盖的错误定位研究现状

1．2．3 错误定位优先排序研究现状

1．3 本文主要研究内容

1．4 本文组织结构

第二章 错误定位优先排序技术

2．1 基于信息熵的错误定位优先排序

2．2 基于测试用例相似度的错误定位优先排序

2．3 案例研究

2．4 本章小结

第三章 基于动态相似度的错误定位优先排序

3．1 基于动态相似度的错误定位优先排序方法框架

3．2 动态相似度定义

3．2．1 动态相似度的特征向量定义

3．2．2 动态相似度计算

3．3 基于动态相似度的测试用例排序策略

3．4 本章小结

第四章 动态相似度计算优化和排序优化

4．1 动态相似度计算优化策略

4．2 基于动态相似度的测试用例排序优化策略

4．3 结合优化策略的动态相似度排序

4．4 基于两种优化策略的讨论

4．5 本章小结

第五章 实验设计与结果分析

5．1 研究问题

5．2 实验设计

5．3 实验对象与度量方法

5．3．1 实验对象

5．3．2 度量方法

5．4 实验结果与分析

5．5 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 本文的主要贡献

6．2 本文后续工作与展望

参考文献

致谢

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