基于偶然正確測試用例識別的錯誤定位方法.pdf

1、隨著軟件規(guī)模的不斷增大，軟件的復(fù)雜性也在日益提高，這使得軟件的測試和調(diào)試變得越來越困難。軟件的調(diào)試通常分為錯誤定位和錯誤修復(fù)兩個階段。其中，錯誤定位旨在幫助開發(fā)人員和測試人員盡快地檢測到程序中包含錯誤的位置?；诟采w錯誤定位技術(shù)(CBFL)使用測試用例執(zhí)行過程中搜集到的覆蓋信息和執(zhí)行結(jié)果來定位錯誤。CBFL首先賦予每個語句一個懷疑度值，表示這個語句包含錯誤的概率，然后根據(jù)懷疑度值的大小得到一個可疑語句的排序。錯誤語句在可疑語句列表中的位

2、置通?？梢员挥脕碓u價錯誤定位方法的性能，好的錯誤定位方法能將錯誤語句排在一個較高的位置，也就是說測試人員只需要檢查少量的代碼就能找到程序中包含錯誤的位置。
　　近年來已經(jīng)有很多關(guān)于CBFL的研究，也有一些研究人員提出了一些提高CBFL效果的方法，例如Gong Dandan等將測試用例集約簡技術(shù)應(yīng)用于錯誤定位中，Vidroha Debroy等提出了一種基于語句分組的策略來改進(jìn)現(xiàn)有CBFL的效率。實(shí)驗(yàn)證明這些方法都有助于改進(jìn)錯誤定位的

3、效果，然而上述研究都忽略了偶然正確測試用例對CBFL的影響。即測試用例執(zhí)行了錯誤語句，但是其輸出結(jié)果與預(yù)期結(jié)果一致。近年來有一些研究已經(jīng)表明，偶然正確測試用例廣泛存在于測試用例集合中且它們的存在對錯誤定位有負(fù)面影響。
　　本文致力于通過識別并去除偶然正確測試用例來改進(jìn)錯誤定位的效果。具體來講，給定一個包含執(zhí)行成功和執(zhí)行失敗的測試用例集合，本文的偶然正確測試用例識別方法分為以下三步:首先，根據(jù)執(zhí)行結(jié)果將測試用例分為兩個子集，執(zhí)行通過

4、測試用例子集和執(zhí)行失敗測試用例子集;其次，通過K-means將執(zhí)行成功的測試用例聚類為兩個簇;最后，應(yīng)用本文定義的識別準(zhǔn)則識別偶然正確測試用例集合。本文提出了兩種處理偶然正確測試用例的方法，并通過理論研究分析了這兩種方法的可行性。實(shí)驗(yàn)過程中，本文從兩個方面評估了提出方法的性能:定位識別偶然正確測試用例的準(zhǔn)確性和對錯誤定位效果的提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的方法具有較高的準(zhǔn)確率和召回率，且本文的兩個偶然正確測試用例處理策略能夠提高CBFL的效