Abstract-Vi presenterar MUSE (Mutation-baSEd fel lokaliseringsteknik), en ny fel lokaliseringsteknik baserad på mutationsanalys. En viktig idé av MUSE är att identifiera en felaktig uttalande genom att utnyttja olika egenskaper hos två grupper av mutanter-en som mutera en felaktig uttalande och den andra som mutera en korrekt uttalande. Vi föreslår också ett nytt utvärderingsmått för fellokaliseringstekniker baserade på informationsteori, kallad Locality Information Loss (LIL): det kan mäta lämpligheten av en lokaliseringsteknik för automatiserade felreparationssystem samt mänskliga felsökare. Den empiriska utvärderingen med 14 felaktiga versioner av de fem verkliga programmen visar att MUSE lokaliserar ett fel efter att ha granskat 7,4 uttalanden i genomsnitt, vilket är ungefär 25 gånger mer exakt än den toppmoderna SBFL-tekniken Op2.
Moon m.fl. REF ] föreslog också en ny mutationsbaserad fellokaliseringsformler, MUSE, baserat på de olika effekterna av att mutera korrekta och felaktiga påståenden.
Ask the Mutants: Mutating Faulty Programs for Fault Localization
{'venue': '2014 IEEE Seventh International Conference on Software Testing, Verification and Validation', 'journal': '2014 IEEE Seventh International Conference on Software Testing, Verification and Validation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}