带数组和循环的路径测试数据自动生成技术研究

提出了一种新的带数组和循环的路径测试数据自动生成的方法.该方法只考虑数组中与路径中谓词函数有关的数组元素,将循环中的同一变量名在每一次执行时用不同的变量参数来替代,从而较好地解决了路径中数组循环有效处理的问题.为有效、简单地自动生成测试数据,建立了谓词函数关于输入变量的线性约束系统.当谓词函数为线性表达式时,不需要计算其线性算术表示,仅计算非线性函数谓词函数的线性算术表示,且不需计算路径中的谓词片和确定输入依赖集,以及构造谓词函数关于输入变量增量的线性约束系统.理论分析和实例验证该方法具有简单、直观、有效且计算量小等特点.     

分支嵌套循环的自动并行化研究

GCC编译器是一种受广大研究者青睐的开源优化编译器,但它仅仅能够对完美嵌套循环进行依赖分析。为了更好地挖掘嵌套循环粗粒度的并行,深入研究了GCC5.1数据依赖分析过程,提出了一种能够处理分支嵌套循环的依赖测试方法。首先识别出分支嵌套循环,然后分析数组下标与分支嵌套循环外层索引变量的关系,最后计算出外层循环索引变量的距离向量,并通过检测距离向量判断循环是否存在依赖。实验结果表明,该方法能够正确、有效地分析出分支嵌套循环的依赖关系。     

利用基因表达式编程自动生成循环不变式

描述了利用基因表达式编程自动生成循环不变式的方法。该方法的基本思想是在每一次循环条件变化时记录下程序变量的值,产生相应的跟踪表,然后从跟踪表中获得程序变量之间的函数依赖关系,这种变量之间的依赖关系构成了循环不变式的主要部分。程序变量之间的函数依赖关系的获得是利用基因表达式编程对跟踪表中数据执行符号回归得到。利用VC＋＋实现了基因表达式编程的函数挖掘,并通过一个实例说明了该方法的有效性。     

基于CTL的循环优化变换描述方法

TRANS是基于CTL的优化变换描述语言,对TRANS语言作了宏扩展,给出了循环嵌套、循环归纳变量、循环依赖及方向向量的时序逻辑描述.从依赖分析的角度对重排序循环优化变换加以考查,并以循环逆转和循环交换为例阐述了其形式化描述方法.     

基于分支覆盖的回归测试路径选择

回归测试是迭代式软件开发的重要环节,测试数据生成是回归测试的前提.传统的回归测试方法,从已有的测试数据中选择部分测试数据,并生成一些新的测试数据,以验证程序的正确性.但是,该方法容易生成冗余的测试数据,从而降低了回归测试的效率.研究了回归测试的分支覆盖问题,通过利用已有测试数据的路径覆盖信息,并选择一定个数的路径,以覆盖所有的目标分支.首先,以若干路径形成的集合作为决策变量,以路径最少、覆盖的分支最多以及包含的未覆盖路径最少为目标,建立路径选择问题的3目标优化模型;然后,采用遗传算法求解上述模型时,设计了基于目标重要性的个体评价策略;最后,基于已有的测试数据与选择的路径之间的覆盖关系,确定需要生成的测试数据.将所提方法应用于6个基准工业程序测试中,并与其他方法比较.实验结果表明,采用该方法选择的路径,能够覆盖更多的分支,需要生成的测试数据更少,回归测试消耗的时间更短.     

基于符号运算的归纳变量识别与约化

针对归纳变量的识别及归约问题提出一种基于符号运算的新算法。通过初始变量替换赋值语句中的右值,用以表达变量间的迭代与依赖关系,由此建立有向依赖图用于识别归纳变量。为归纳变量构建递归方程组并利用符号运算进行求解,获得独立的仅依赖于迭代次数的数学形式。实验结果表明,该方法适用于各种复杂的归纳变量,能够解决现有算法无法处理的一些问题。     

融合变异测试的路径覆盖测试数据进化生成方法

针对检测缺陷的测试数据生成效率低下问题,提出变异测试和路径覆盖测试技术结合的测试数据生成方法。首先,采用变异测试技术生成的变异分支融入程序,生成新的被测程序;然后,在原路径集中挑选目标路径,通过分析变异分支与路径关联关系,将变异分支融入路径。最后,基于遗传算法生成覆盖路径的测试数据。实验结果表明,多种群遗传算法生成测试数据的时间,比单种群遗传算法节约了41.15%。由此可见,对于覆盖多路径测试数据生成,多种群遗传算法的效率比单种群遗传算法高。     

基于一种新型分支定价算法的电动车支线镇际快递配送路径规划研究

针对由电动汽车支持的支线镇际快递配送系统,提出一类新型的分支定价算法实现对车辆和货物的路径规划。研究利用时空网络将时间离散化构建模型,同时考虑了车辆资源、仓储资源和充电桩资源的管理问题。在分支定价算法中,分支策略和割平面策略的结合有效削弱了时间离散化所带来的对称性问题。强化策略则通过对生成路径变量进行有效筛选,并利用求解器帮助算法快速找到高质量可行解。实验将分支定价算法和商用求解器求解以及基于列生成的启发式算法进行对比,结果表明分支定价算法在精确求解小规模问题和启发求解中等规模问题时都具有明显优势,从而能有效地对该问题进行求解。     

作业流的结构化定义方法

作业流，也称作业网络，是相互关联的作业形成的一个偏序集。由于作业间存在着顺序、分支、循环、并行、同步、异步等依赖关系，因此作业流可能非常复杂。如果没有一个良好的定义准则，那么生成的作业流将结构混乱，不利于查错、解析，也不利于可视化显示。该文归纳了作业间的依赖关系，提出了作业流的结构化定义方法。这种方法简单地表达了作业间的多种依赖关系，它也能表达作业流间的层次和嵌套关系。     

一种改进的测试路径集生成算法

在对两种较为有效的分支测试路径集生成算法分析研究的基础上,提出了一种改进的测试路径集生成方法,并设计实现了一个面向分支覆盖的测试路径自动生成系统,通过实例验证后表明,该系统能有效生成分支测试路径集,并具有较高的测试覆盖率。     

用于含过程调用DO循环的循环嵌入方法

循环是程序中蕴含并行性最为丰富的一种结构，因此成为并行化编译最主要的对象．但循环内的过程调用严重妨碍了循环的数据相关性分析，使得循环语句潜在的大量并行性得不到开发．本文提出的循环嵌入方法使部分含过程调用循环语句的并行化成为可能，对部分用其它过程间分析技术也能开发其并行性的这一类循环语句采用循环嵌入方法，并行化开销低，并且分析更精确．采用循环嵌入方法还可降低程序由于多次过程调用带来的调度开销．这一方法在作者开发的自动并行化编译系统AFT（automaticPortrantransformer）中得到了实现，对Spec92测试程序包的试验结果表明了本文提出的方法是行之有效的．     

常用循环摘要的自动生成方法及其应用

采用形式化方法证明软件的正确性是保障软件可靠性的有效方法,而对循环语句的分析与验证是形式化证明中的关键,对循环语句的处理一直是程序分析与验证中的一个难点问题.本文提出使用循环语句修改的内存和这些内存中存放的新值来描述循环语句的执行效果,并将该执行效果定义为循环摘要.同时,本文提出了一种自动生成循环摘要的方法,可以为操作常用数据结构的循环自动生成循环摘要,包含嵌套循环.此外,基于循环摘要,我们可以自动生成循环语句的规约,包括循环不变式、循环的前置条件以及循环的后置条件.我们已经实现了自动生成循环摘要以及循环规约的方法,并将它们集成到验证工具Accumulator中,实验表明,我们的方法可以有效地生成循环摘要,并生成多种类型的规约,从而辅助软件程序的形式化证明,提高验证的自动化程度和效率,减轻验证人员的负担.     

基于条件值的C/C++预处理测试算法

传统C/C++代码的预处理分析利用符号执行推断预处理中自由变量条件表达式的值,但是该算法的时间复杂度是指数型的.为降低时间复杂度,提出一种快速符号执行算法.源代码通过词法分析器得到顶处理变量和路径条件,为预处理变量建立节点,把路径条件转化为条件表达式,通过符号执行算法将两者整合为条件值c-value的形式,最终显示预处...     

A unified symbolic evaluation framework for parallelizing compilers

The quality of many optimizations and analyses of parallelizing compilers depends significantly on the ability to evaluate symbolic expressions and on the amount of information available about program variables at arbitrary program points. In this paper, we describe an effective and unified symbolic evaluation framework that statically determines the values of variables and symbolic expressions, assumptions about and constraints between variable values, and the condition under which control flow reaches a program statement. We introduce the program context, a novel representation for comprehensive and compact control and data flow analysis information. Program contexts are described as first order logic formulas, which allows us to use public domain software for standard symbolic manipulation. Computations are represented as algebraic expressions defined over a program's problem size. Our symbolic evaluation techniques comprise accurate modeling of assignment and input/output statements, branches, loops, recurrences, arrays, and procedures. All of our techniques target both linear, as well as nonlinear, expressions and constraints. Efficiency of symbolic evaluation is highly improved by aggressive simplification techniques. A variety of examples, including program verification, dependence analysis, array privatization, communication vectorization, and elimination of redundant communication, are used to illustrate the effectiveness of our approach. We present results from a preliminary implementation of our framework, which is used as part of a parallelizing compiler that demonstrates the potential performance gains achievable by employing symbolic evaluation to support program parallelization.     

Path testing of computer programs with loops using a tool for simple loop patterns

The purpose of this paper is to present a method for testing computer programs with iteration loops. Given such programs, we have shown that for classes of program paths, identified as sequences of simple loop paths, there is a characterizing function called a simple loop pattern. The key idea of simple loop patterns is that these special functions form a base set which can represent any path computation in the given program. A software tool called SILOP has been developed to automatically generate these simple loop patterns, and each corresponding sequence of simple loop paths can be considered as a test case. The tester uses each test case, and with knowledge of the application program, can generate corresponding test data. This paper also presents a method for selecting the specific paths and test data to determine the simple loop pattern reliably. The tester can use this selection method to predict the number of tests required. In order to apply this selection method, the given program must be a linear computer program. The SILOP tool and this test selection method have been applied to commercial software; in this paper, this computational experience is reported and several examples are given to demonstrate the approach.     

一个有效的并行分析算法

并行分析在并行编译系统中有着很重要的作用,它的优劣直接影响到编译系统的成败,随着机群系统及其并行开发环境的发展,多数的并行系统可支持多重并行循环的运行。而对只支持一重并行循环的编程系统,选择并行运行效率最高的循环,也是很重要的。为此,本文提出了一个有效的循环并行分析方案,它不但能给出多层循环的并行性,而且能够处理绝大部分实际应用中的并行性问题,本文对传统的并行分析算法进行修改,并给出了一个有效的并     

Loops skewing: The wavefront method revisited

Loop skewing is a new procedure to derive the wavefront method of execution of nested loops. The wavefront method is used to execute nested loops on parallel and vector computers when none of the loops can be done in vector mode. Loop skewing is a simple transformation of loop bounds and is combined with loop interchanging to generate the wavefront. This derivation is particularly suitable for implementation in compilers that already perform automatic detection of parallelism and generation of vector and parallel code, such as are available today. Loop normalization, a loop transformation used by several vectorizing translators, is related to loop skewing, and we show how loop normalization, applied blindly, can adversely affect the parallelism detected by these translators.     

GiNaC编译器设计中双向循环的归一化处理

文中提出一种判定归一化的处理方法,这种方法把编译器在语法分析过程中遇到的递增和递减循环统一成一种模式处理,而循环的递增和递减交由目标生成模块来判断。通过这种方法,使得编译过程中的各模块的功能能进一步趋于均衡和简化,同时也为代码优化提供更多的优化条件。GiNaC是基于Linux的开放源码符号计算平台,这种方法应用在GiNaC编译器的设计中取得了很好的效果。