基于校正因子的随机TBFL方法

摘要：

运用测试集对程序错误语句定位的算法被统称为TBFL(Testing Based Fault Localization)方法.目前通用算法一般都没有利用测试员、程序员关于测试用例和程序的先验知识,致使这些"资源"被浪费.随机TBFL方法是一类新型TBFL方法,其精神就是在随机理论的框架下,把这些先验知识(抽象为先验分布)和实际测试活动结合起来,从而更好地定位程序错误语句.事实上,随机TBFL算法可以看成这类算法的一般"模式",人们可以从这个一般框架里开发出不同的算法.文中方法就是将随机TBFL算法加以简化得到的,主要是从各个测试用例的具体测试活动着手,对程序变量X的先验概率加以校正,如果测试集里有n个用例,便可以得到程序变量X的n个校正值,将n个校正值效应迭加,并且标准化,即得到程序变量X的后验概率,用它作为寻找错误语句的向导.由于提出的简化算法是借助一个校正因子矩阵而得到的,因此所提算法被称为基于校正因子的随机TBFL方法.文中还提出了3个有关不同TBFL算法的比较标准,并依据它们在一些具体实例上的表现证实所提算法的有效性.

关键词：错误定位、软件测试、随机错误定位方法、校正因子

所属期刊栏目：46

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61772014

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：161-167