面向语句的MBFL变异体约减策略

摘要

软件调试过程中如何高效、精确地定位程序中的错误代码是软件开发人员普遍关注的问题.MBFL是一种基于变异分析的错误定位技术,它在获得较高错误定位精度的同时生成大量变异体,并要在变异体上执行测试用例集,开销庞大.为了减少MBFL的变异执行开销,本文提出面向语句的变异体约减策略,通过分析测试用例的执行信息,对每条被失败测试用例覆盖的语句上生成的变异体集合,按一定比例进行约减.实验结果表明,在7个程序包的112个错误版本上,应用面向语句的变异体约减策略的MBFL,在保持较高错误定位精度的同时,能够有效减少73.51％～79.98％的变异执行开销.