基于频谱的模型转换错误定位方法研究
发布时间：2021-11-19 05:25
模型驱动的软件开发方式（Model-Driven Development,MDD）目前被广泛应用于面向服务架构的信息系统中,而模型转换作为MDD中的重要环节和核心技术,它的正确性直接影响了基于MDD开发的软件系统的成功。随着模型转换复杂性增加和规模的扩大,模型转换的可靠性保障越来越困难,调试模型转换程序也面临着许多挑战,而高效准确的错误定位方法能够帮助提高调试效率,从而有效地保障模型转换的质量。目前,研究人员提出了一些自动化的错误定位方法来提高模型转换的调试效率,其中基于频谱的错误定位技术（Spectrum-Based Fault Localization,SBFL）作为一种具有代表性的动态分析方法,主要利用规则的覆盖信息和执行结果来估计每个规则可能出错的概率。然而由于模型转换的特性,覆盖信息中假阴性和假阳性结果的普遍存在导致了频谱方法的定位结果并不准确,因此我们考虑是否可以通过挖掘不同测试模型的覆盖范围信息,来进一步地提高错误定位的准确性。本文提出一种基于测试模型影响度来对SBFL进行优化的方法,并将其应用于模型转换的错误定位中。该方法根据测试模型的覆盖范围,来评估不同测试模型对错误...
【文章来源】：浙江理工大学浙江省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?ＭＤＤ中的四层模型架构??Ｍ３层作为元－元模型层，实现的方式是元对象工具（ＭｅｔａＯｂｊｅｃｔＦａｃｉｌｉｔｙ，ＭＯＦ），元－元??
少的失败的测试模型的??权重更高，而相应的被权重越高的测试模型覆盖的规则更有可能是错误的规则。??本文通过测试模型中覆盖规则的数量来评价不同测试模型的影响，然后相应地调整频??谱的可疑规则列表，而调整原则是：（１）如果有一个失败的测试模型涵盖了较少的规则，则??为其分配更多的权重；（２）与权重更大的失败的测试模型相关的规则可能更可疑；（３）与更??可疑的规则关联的规则可能是错误的，因为规则之间的继承关系可能导致错误传播。??３．２方法概述??本节概述我们的方法流程和具体的实现步骤，图３．１展示了本文方法的基本框架，详细??描述了我们方法的技术细节，包括静态和动态分析，为规则分配权重值和基于加权频谱的??错误定位。??Ｉ?ＡＴＬ转换规则ｊ￣？静态ｇ析继一｜?????１???—＇??；?乂构造连接矩?，［ｎ?ｊ权重的频谱信?｜更新规则排????阵?Ｍ?Ａ＃＃?息?＋?名列表??？５＾：卜［动态！賴Ｈ丨规麵的计算?Ｉ?練＿误定位???连接信息的收集???图３．１本文方法的基本框架??在第一步中，我们静态分析转换规则之间的继承关系，用于区分频谱的覆盖信息中具??有相同可疑度值的规则，并在模型转换执行过程中动态地收集规则在测试模型中的覆盖信??息。第二步，根据收集到的覆盖和继承信息，建立测试模型与规则之间的连接关系，进一??２０??
??ａｂｓｔｒａｃｔ?ｒｕｌｅ?ＮａｍｅｄＥｉｅｍｅｎｔ｛?ｂｉｎｄｉｎｇ?ｄｅｌｅｔｉｏｎ?ａｂｓｔｒａｃｔ?ｒｕｌｅ?ＮａｍｅｄＥｌｅｍｅｎｔ?｛??ｆｒｏｍ?ｓ?：?ＳｉｍｐｌｅＤＭＬｉＮａｉａｅｄＥｌｅｍｅｎｔ?ｆｒｏｍ?ｓ?：?ＳｉｉａｐｌｅＤＵＬＳＮａｍｅ－ｉＥｌｅｍｅｎｔ??ｔｏ?ｔ?：?ＥＲ！?Ｅｌｅｍｅｎｔ?（?Ｉ?ｔｏ?ｔ?：?ＥＲ！?Ｅｌｅｍｅｎｔ?（??ｎａｍｅ?＜－?ｓ．ｎａｍｅ?——ｎａｍｅ?＜－?ｓ．ｎａｍｅ?？??）?）??｝?＞??图４．１?ＵＭＬ２ＨＩ中的一个突变体的示例??值得指出的是错误定位方法的基础是针对一组ＯＣＬ断言在语义上检查模型转换的正??确性，这意味着必须完成模型转换，得到相应的输出模型。因此，我们所使用的模型转换??的突变体并不会使测试模型抛出运行时错误，即它们都完成执行并生成了输出模型。所有??的突变体至少有会使一个ＯＣＬ约束违反，以指示模型转换中存在错误，如表所示，这１０８??个突变体一共导致了?５１４个ＯＣＬ断言的违反，并生成了相应的覆盖矩阵和结果向量。??４．２可疑度计算方式??为了评估不同可疑度计算技术在模型转换错误定位方面的效果，我们选取了?１２个计??算公式来计算规则的可疑度得分，如表４．２所示，列出了具体的技术名称和计算公式。我??们评估的基础是５１４个违反的ＯＣＬ断言所生成的覆盖信息，通过分析覆盖信息和转换结??果，评估更新后的规则排名列表。???表４２可疑度计算公式???方法名称?计算公式??Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ??２（Ｎｃｆ?＊?Ｎｕｓ?—?ＮＵｆ?＊?Ｎｃｓ）???Ｍｅａｎ［５８］?（Ｎｃｆ?＋?Ｎｃ
本文编号：3504380
【文章来源】：浙江理工大学浙江省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?ＭＤＤ中的四层模型架构??Ｍ３层作为元－元模型层，实现的方式是元对象工具（ＭｅｔａＯｂｊｅｃｔＦａｃｉｌｉｔｙ，ＭＯＦ），元－元??
少的失败的测试模型的??权重更高，而相应的被权重越高的测试模型覆盖的规则更有可能是错误的规则。??本文通过测试模型中覆盖规则的数量来评价不同测试模型的影响，然后相应地调整频??谱的可疑规则列表，而调整原则是：（１）如果有一个失败的测试模型涵盖了较少的规则，则??为其分配更多的权重；（２）与权重更大的失败的测试模型相关的规则可能更可疑；（３）与更??可疑的规则关联的规则可能是错误的，因为规则之间的继承关系可能导致错误传播。??３．２方法概述??本节概述我们的方法流程和具体的实现步骤，图３．１展示了本文方法的基本框架，详细??描述了我们方法的技术细节，包括静态和动态分析，为规则分配权重值和基于加权频谱的??错误定位。??Ｉ?ＡＴＬ转换规则ｊ￣？静态ｇ析继一｜?????１???—＇??；?乂构造连接矩?，［ｎ?ｊ权重的频谱信?｜更新规则排????阵?Ｍ?Ａ＃＃?息?＋?名列表??？５＾：卜［动态！賴Ｈ丨规麵的计算?Ｉ?練＿误定位???连接信息的收集???图３．１本文方法的基本框架??在第一步中，我们静态分析转换规则之间的继承关系，用于区分频谱的覆盖信息中具??有相同可疑度值的规则，并在模型转换执行过程中动态地收集规则在测试模型中的覆盖信??息。第二步，根据收集到的覆盖和继承信息，建立测试模型与规则之间的连接关系，进一??２０??
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本文编号：3504380
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