A Study on Fault Localization for Automated Program Repair

程序自动化修复的故障定位研究

• 批准号: 20H04166
• 负责人: 肥後 芳樹
• 金额: $ 10.73万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04166/
• 关键词: 欠陥限局; 自動プログラム修正; プログラム解析; テストケース選択; テストケース重み付け; テストケース生成; テスト生成

同じ機能を持つプログラムでも，その構造によって SBFL の欠陥限局精度には差が生じる．よって，プログラム構造を SBFL に適する形に変更することで，機能を保ちつつ SBFL の精度向上が期待される．申請者はこれまでにBFL に適するプログラム構造を発見するために，SBFL スコアを提案し，小規模な実験を行ってきた．本年度はその実験規模を拡大しさらに多くのSBLとの親和性の高いプログラム構造の発見を試みた．具体的には，365個のプログラムからSBFLスコアを計算した．またSBFLスコア計算の際に新たに16種のミューテーションを考案した．この結果，SBFLと親和性の高いプログラム構造を新たに3つ発見できた．また，テスト種別とSBFL精度との関係も調査した．本年はテスト種別を正常系テストと異常系テストとして，　正常系テストのみの場合，異常系テストのみの場合，二種のテストが混ざっている場合のSBFLスコアの傾向を調査した．その結果，異常系テストが含まれない場合はSBFLの精度が低くなる傾向になることがわかった．また，テストケースが十分に存在しない場合であってもSBFLを行うためにテスト自動生成手法が用いられるが，テスト自動生成手法と生成対象のプログラム構造との関係についても調査を行った．その結果，テスト自動生成手法と相性の悪いプログラムの構造を4種発見することに成功した．

With the same functionality, the SBFL's poor local accuracy is caused by its structure. The SBFL is designed to change the shape of the SBFL, and the SBFL's accuracy is expected to improve. The applicant has submitted a proposal for a small scale BFL application. This year, the scale of the company's development has increased, and many SBL and high affinity of the company's structure have been tested. Specifically, there are 365 entries in the list. The SBFL was calculated on the basis of 16 new cases. As a result, SBFL and affinity are high, and the structure of SBFL and affinity is new. The relationship between SBFL accuracy and SBFL accuracy was investigated. This year, we investigated the tendency of SBFL failure in both normal and abnormal situations. As a result, the anomaly is the tendency of SBFL accuracy to be low. When there is a problem, the SBFL is automatically generated, and the problem is automatically generated. As a result, the automatic generation method and the structure of the phase change are successfully realized in four ways.

项目成果

自動プログラム修正によるマージ競合の自動解決を目指して

旨在通过自动程序修改来自动解决合并冲突

• 发表时间: 2020
• 作者: 石田滉;山下茂;丸山勝久
• 通讯作者: 丸山勝久

Classification of Changes Based on API

基于API的变更分类

• DOI: 10.1007/978-3-031-21388-5_5
• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of International Conference on Product-Focused Software Process Improvement
• 作者: Iriyama Masashi;Higo Yoshiki;Kusumoto Shinji
• 通讯作者: Kusumoto Shinji

現実的な設定に基づいたバグ予測モデルの構築及び精度評価

基于实际设置的错误预测模型构建和准确性评估

• 发表时间: 2020
• 作者: 和田有史;山下茂;荻野翔
• 通讯作者: 荻野翔

プルリクエストのレビューを支援するツールプラットフォーム

帮助审查拉取请求的工具平台

• 发表时间: 2022
• 作者: Kanon Harada;Katsuhisa Maruyama;原田和音，丸山勝久;トウ ハクブン，丸山勝久
• 通讯作者: トウ ハクブン，丸山勝久

Evaluating Bug Prediction under Realistic Settings

在现实设置下评估错误预测

• 发表时间: 2021
• 作者: 大幡孝融;西川広記;孔祥博;冨山宏之;Akira Fujimoto;松田直也;Sho Ogino
• 通讯作者: Sho Ogino