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た自動修正適合性の再計測

IPSJ

Abstract

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，その計測対象が少数の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．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．ステートメント数およびサイクロマチック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．

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