PofoliaPofolia ile paylaşıldı

IEEE Transactions on Software Engineering· 2015Q1

C Programları için Otomatik Onarım Amaçlı ManyBugs ve IntroClass Benchmarkları

The ManyBugs and IntroClass Benchmarks for Automated Repair of C Programs

Claire Le Goues, Neal Holtschulte, Edward K. Smith, Yuriy Brun ve diğerleri

Kısa özet

15 C programında 1.183 tekrarlanabilir hata içeren iki yeni benchmark veri seti olan ManyBugs ve IntroClass, otomatik yazılım onarım algoritmalarının değerlendirilmesi için sunulmuştur.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Otomatik yazılım onarımı, tekrarlanabilir hatalara ve deterministik onarım değerlendirmesine sahip benchmarklar gerektirir.
  • ManyBugs ve IntroClass veri setleri, onarım algoritmalarını değerlendirmek için 15 C programında 1.183 hata sunar.
  • Her hata, nitel analiz ve hata veya programa göre karşılaştırmayı sağlamak için kategorize edilmiştir.
  • Üç mevcut onarım yöntemi (GenProg, AE ve TrpAutoRepair) için temel deneysel sonuçlar sunulmuştur.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

The field of automated software repair lacks a set of common benchmark problems. Although benchmark sets are used widely throughout computer science, existing benchmarks are not easily adapted to the problem of automatic defect repair, which has several special requirements. Most important of these is the need for benchmark programs with reproducible, important defects and a deterministic method for assessing if those defects have been repaired. This article details the need for a new set of benchmarks, outlines requirements, and then presents two datasets, ManyBugs and IntroClass, consisting between them of 1,183 defects in 15 C programs. Each dataset is designed to support the comparative evaluation of automatic repair algorithms asking a variety of experimental questions. The datasets have empirically defined guarantees of reproducibility and benchmark quality, and each study object is categorized to facilitate qualitative evaluation and comparisons by category of bug or program. The article presents baseline experimental results on both datasets for three existing repair methods, GenProg, AE, and TrpAutoRepair, to reduce the burden on researchers who adopt these datasets for their own comparative evaluations.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Transactions on Software Engineering, 2015 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Yazılım

SoftwareComputer Science