Localização evolucionária de defeitos em software baseada na singularidade de escores de suspeita

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Ferreira, Willian de Jesus
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás; Instituto de Informática - INF (RG); Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
• Palavras-chave em Português: Localização de defeitos; SBSE; Depuração de software; Programação genética; Fault Localization; Software debug; Genetic programing; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12436

Contexto. O software está sujeito à presença de defeitos que impactam na sua qualidade, bem como nos custos de sua produção e manutenção. A localização de defeitos evolutiva utiliza os dados da atividade de teste (espectro de teste) como fonte de informação sobre defeitos, de maneira que sua automação visa obter melhor precisão e reduzir os custos inerentes à atividade de reparo do software. Motivação. Identificou-se que os dados presentes nos espectros de teste usualmente utilizados no campo de pesquisa apresentam uma alta razão de repetição da amostra, o que prejudica o treinamento e a evolução de modelos (heurísticas). Problema. Em face dessa problemática, investigou-se a possibilidade da singularidade das pontuações de suspeita aumentar a capacidade de encontrar falhas de software (defeitos). Assim, visando lidar com a repetição de amostras, buscou-se conhecer se uma exploração baseada em elementos de programa distinguíveis entre si (defeituosos ou não) pode gerar modelos competitivos. Metodologia. A partir desses objetivos, a investigação formalizou duas hipóteses, introduziu três estratégias de capacitação para orientar a proposta e realizou uma avaliação experimental. Análise. Por meio de métricas de avaliação comumente usadas no campo de pesquisa, levantou-se a competitividade de todas as estratégias de treinamento. Conclusão. Como principal resultado comparativo, análises estatísticas confirmaram que a singularidade das pontuações de suspeita orienta a geração de heurísticas superiores para a localização de falhas.