一种基于反馈优化的启发式软件调试框架

鞠小林; 钱洁; 赵春雨; 陈志华

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一种基于反馈优化的启发式软件调试框架

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基于频谱的缺陷定位方法通过生成缺陷定位报告来引导程序员识别软件缺陷。由于缺少足够的上下文信息,基于该报告识别缺陷的过程非常耗时费力。此外,在连续搜索软件缺陷的过程中,程序员先前的判断对提高缺陷定位报告的效率没有任何帮助。针对上述问题,提出一种基于反馈优化的启发式软件调试框架。程序员可以在该框架上使用可视化的启发式图迭代地识别缺陷。首先,基于静态程序切片技术分析缺陷相关信息,并通过执行跟踪技术记录实时运行信息,以DOT格式组织并可视化这些信息,构造出有助于程序员识别缺陷的启发信息;然后,提出一种优化缺陷报告的算法,该算法可以根据程序员的反馈使用正向和反向切片技术来动态调整缺陷定位报告;最后,还提出了一种增强的算法,该算法可以基于程序员的多个反馈更高效地调整缺陷定位报告。实验结果表明,提出的启发式软件调试框架可以有效提高程序调试的效率。

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来源
《南通大学学报（自然科学版）》 |2022年第1期|25-36|共12页
作者
鞠小林; 钱洁; 赵春雨; 陈志华;
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作者单位

南通大学信息科学技术学院;

南京大学计算机科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
反馈优化; 交互调试; 缺陷定位; 启发信息建模; 软件测试;

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