结合用例约简与联合依赖概率建模的错误定位

现有的测试用例约简方法不能有效提高错误定位精度,现有的软件错误定位方法不能充分分析元素间的依赖关系.针对以上问题,提出结合测试用例约简和联合依赖概率建模的软件错误自动定位方法,将测试用例约简与软件错误定位统一为一个整体.不同于一般的测试用例约简方法,所提出的测试用例约简方法在程序执行路径的基础上充分考虑了错误测试用例对错误定位的影响,能够为错误定位提供有效的测试用例,为快速、准确地定位软件错误奠定基础.定义了一种新的统计模型——联合依赖概率模型,充分分析了程序元素间的控制依赖、数据依赖以及语句执行状态,并提出基于联合依赖概率模型的错误自动定位方法.通过计算联合依赖关系的可疑度,对可疑节点进行排序,准确定位错误语句.实验结果表明：与SBI,SOBER,Tarantula,SF和RankCP方法相比,该算法可以更加有效地定位软件错误.     

基于程序变异分析的软件错误定位

基于覆盖的错误定位(CBFL)方法通过获取成功和失败测试用例的覆盖信息和执行结果对程序中的错误进行定位,但该方法未考虑偶然性成功测试用例的影响,降低了错误定位的准确率。为此,提出一种新的软件错误定位方法,通过分析程序变异减少偶然性成功测试用例的影响,改进怀疑度计算公式,并加入对变异影响的计算。实验结果表明,与传统CBFL方法相比,该方法能够有效提高错误定位的准确率。     

面向有效错误定位的测试用例优选方法

针对已有测试用例选择方法在提高错误定位有效性方面存在局限性的问题,首先,定义"失效覆盖向量相似度优先排序"准则,将执行路径与失效执行路径相似的成功测试用例赋予较高的优先级;然后定义"失效覆盖等价划分优化选择"准则,选择能够最大区分失效执行语句的成功测试用例集合;在此基础上,建立测试用例优选模型(effective selection,ES).不同于已有方法,ES充分利用失效执行路径来提高错误定位的有效性.该模型被应用于优选Siemens测试用例集合,其结果被应用于Tarantula等4种错误定位方法.结果表明,ES在约简率Reduction和衡量错误定位有效性的Expense_increase两个指标方面,均优于已有的基于语句和基于向量的测试用例约简方法.ES不但可以获得97%以上的约简率,提高错误定位的效率,而且具有较低的Expense_increase,显著提高了错误定位的有效性.     

基于程序变异的程序谱错误定位方法

针对基于程序谱错误定位方法完全依赖于测试用例的语句覆盖信息导致错误定位效率低下的问题,提出了一种基于变异测试技术的程序谱错误定位方法。在原有语句怀疑度计算方法的基础上,增加了程序变异后执行结果与原程序执行结果不同的测试用例变化情况的分析。此外,为解决程序变异后产生的变异体数量巨大而导致执行代价过大的问题,提出了根据变异位置约简变异体的策略。实验结果表明,与几种基于程序谱的程序错误定位方法相比,该方法的错误定位代价最低,能有效提高错误定位的效率。     

针对基于变异错误定位的一种动态变异执行策略

在软件调试过程中,如何快速、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。基于变异的错误定位方法是一种通过分析被测程序与程序变异体之间的行为相似性来估计语句出错概率、进行错误定位的方法。该方法有较高的错误定位精确度,但由于需对大量程序变异体执行测试用例集,因此其变异执行开销较大。为此提出了一种动态变异执行策略,它通过搜集测试用例执行信息,动态地调整变异体及测试用例的执行顺序,以减少其变异执行开销。实验结果表明,在6个程序包的127个错误版本上,应用提出的动态变异执行策略可在保证错误定位精确度的前提下,减少23%~78%的变异执行开销,显著提高了基于变异的错误定位方法的效率。     

面向MBFL的测试用例约减策略

基于变异的错误定位(MBFL)是最近提出的一种自动化程序错误定位技术, 错误定位精度高, 但伴随着庞大的执行开销, 严重制约了其在工业领域的应用. 研究人员主要从减少变异体数量、减少测试用例数量和优化变异体的执行过程三个方面优化MBFL的执行效率. 前两种方法被广泛研究并取得很好的定位效果, 但对MBFL测试用例方面的研究较少, 且存在错误定位精度损失的问题. 为解决该问题, 本文提出了一种基于信息熵的测试用例约减方法(IETCR). IETCR首先计算出测试用例的信息熵, 然后根据信息熵对测试用例进行排序, 最后选择少量有价值的测试用例执行变异体. 在SIR中 6个程序100个版本上的实验结果表明, IETCR能够约减56.3%~88.6%的MBFL执行开销, 而且几乎保持与原始MBFL相同的错误定位精度.     

基于动态相似度的错误定位优先排序方法

在软件测试中,错误定位优先排序通过优化测试用例的执行次序来提高错误定位的效果,并将检测错误和定位错误相结合,以降低测试成本。 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,提高了相似度计算的有效性以及错误定位的准确度;同时分析并验证了不同测试用例优先排序算法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,结果表明提出的方法能提高错误定位的准确度和效率。     

基于增强径向函数神经网络的错误定位方法

结合径向基函数神经网络与正交实验设计理论,提出了一种增强径向基函数神经网络错误定位算法.根据选择的测试用例执行得到源程序的语句覆盖信息和执行结果;通过神经网络计算出每条语句的可疑度值,并通过正交实验设计方法自适应调整神经网络中的参数值;最后按照可疑度值由高到低的顺序逐条检查程序的可疑语句进行错误定位.通过实验对所提出方法与径向基函数神经网络算法以及反向传播神经网络算法进行比较分析,结果表明,基于增强径向基函数神经网络算法具有更精确的错误定位效果和更显著的定位效率.     

基于词频-逆文件频率的错误定位方法

错误定位方法大多通过分析语句覆盖信息来标识出导致程序失效的可疑语句.其中,语句覆盖信息通常以语句执行或语句未执行的二进制状态信息来表示.然而,该二进制状态信息仅表明该语句是否被执行的信息,无法体现该语句在具体执行中的重要程度,可能会降低错误定位的有效性.为了解决这个问题,提出了基于词频-逆文件频率的错误定位方法.该方法采用词频-逆文件频率技术识别出单个测试用例中语句的影响程度高低,从而构建出具有语句重要程度识别度的信息模型,并基于该模型来计算语句的可疑值.实验结果表明,该方法大幅提升了错误定位的效能.     

面向软件错误定位的测试用例约简技术综述

在整个软件开发周期中,软件测试占软件开发和维护成本的一半以上,而软件错误定位是一个最困难,最耗时的任务。错误定位技术以定位软件中的错误代码为目的,通过在待测程序上运行合适的测试用例的基础上,分析并定位错误语句。由于错误定位的精度高度依赖于选择的测试用例,测试用例的数量和质量是决定错误定位的成本和有效性的关键因素,因此,面向错误定位选择有效的测试用例,不仅有助于分析软件错误产生的原因,还能极大地提高软件错误定位的效率。首先对面向错误定位的测试用例约简方法进行了分类,并对各类测试用例约简方法进行了分析和总结,进而指出了其中存在的问题和未来的研究方向。