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

• Main Author: Ferreira, Willian de Jesus
• Publication Date: 2022
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UFG
• dARK ID: ark:/38995/001300000m4x2
• Download full: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12436
• topic: Localização de defeitos; SBSE; Depuração de software; Programação genética; Fault Localization; Software debug; Genetic programing; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO

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.