自動修正適合性の再計測 —大規模データセットと多種ミュータント演算子を利用して—
修士論文, 大阪大学
概要: 効率的なデバッグ作業の実現を目的とした自動プログラム修正(APR )に関する研究が数多く行われている.しかしながら,現状の APR 技術で修正できるバグはあまり多くない.このような現状から,APR 技術がバグを修正しやすいプログラムを人間が書くようになれば,APR 技術により多くのバ グを自動で修正できるようになるとの考えにより,自動修正適合性という指標が先行研究により提案された.自動修正適合性とは,対象のプログラムにおいてAPR 技術がどの程度バグを修正できそうかを表すソフトウェア品質指標である.自動修正適合性の利用により,開発者はこの数値が高いソフトウェアを開発できるようになり,その結果としてAPR技術が多くのバグを修正できるようになる.先行研究では,自動修正適合性のアイデアが提案される一方,その計測対象が小規模なプログラムのみであり,APR技術とプログラム構造の関係が十分に明らかになったとはいえなかった.そこで本研究では, 大規模なプログラム群を対象にして自動修正適合性の計測実験を行う.また,プログラム構造を変化させるためのミューテーション演算子を先行研究よりも多く用いることで,より信頼性の高い数値を算出できるように計測を行う.計測の結果,プログラム構造が異なれば自動修正適合性の値も異なることがわかり,プログラムの複雑度や APR ツールによっても自動修正適合性が変化することがわかった.ス テートメント数,サイクロマチック数および実行可能経路数に対する自動修正適合性の傾向を調査したところ,単純な文の組み合わせで記述されたプログラムほど修正しやすいことがわかった.
@mastersthesis{前島葵2022a,
author = {前島 葵},
title = {自動修正適合性の再計測 —大規模データセットと多種ミュータント演算子を利用して—},
school = {大阪大学},
year = {2022}
}