基于MGGP演化的軟件缺陷預(yù)測技術(shù)研究.pdf

1、軟件缺陷預(yù)測是指通過挖掘軟件歷史缺陷數(shù)據(jù)特征，分析軟件模塊中缺陷數(shù)量與特征對應(yīng)關(guān)系構(gòu)建預(yù)測模型，然后利用預(yù)測模型預(yù)測出新的軟件模塊中可能存在的缺陷。目前大多數(shù)缺陷預(yù)測模型的目標(biāo)是預(yù)測給定軟件模塊中的缺陷數(shù)量。然而由于軟件模塊特征中存在噪聲數(shù)據(jù)，構(gòu)建出來的模型很難精確地預(yù)測模塊中的缺陷數(shù)量。研究人員進(jìn)一步提出通過預(yù)測相對缺陷數(shù)量對軟件模塊進(jìn)行排序，進(jìn)而指導(dǎo)測試人員將有限的資源優(yōu)先分配給缺陷數(shù)量較多的模塊。但由于軟件模塊特征維數(shù)過高，以及特

2、征之間的相關(guān)性導(dǎo)致存在一些冗余特征，需要在構(gòu)建缺陷預(yù)測模型之前進(jìn)行特征選擇或特征降維，這個(gè)過程可能導(dǎo)致一些對缺陷預(yù)測有用的特征被篩除，從而導(dǎo)致預(yù)測模型的性能下降。
　　本課題分析了軟件缺陷預(yù)測中每個(gè)模塊特征值與對應(yīng)缺陷數(shù)量之間的關(guān)系。首先依據(jù)直接優(yōu)化預(yù)測模型性能指標(biāo)的思想研究基于遺傳算法的非線性預(yù)測模型構(gòu)建優(yōu)化，然后進(jìn)一步采用多基因遺傳編程(Multi-Gene Genetic Programming，MGGP)算法，通過MGGP

3、在處理多重共線性問題方面的優(yōu)勢構(gòu)建缺陷排序模型，對軟件模塊中缺陷數(shù)量的相對高低進(jìn)行排序。具體來說，在構(gòu)建軟件缺陷排序模型的過程中，將軟件模塊的特征值作為自變量，將模塊對應(yīng)的缺陷數(shù)量作為因變量，利用多基因遺傳編程的思想，演化出缺陷數(shù)量與特征的關(guān)系表達(dá)式，進(jìn)而利用構(gòu)建的模型對新的軟件模塊進(jìn)行預(yù)測。
　　為驗(yàn)證構(gòu)建的軟件缺陷排序模型的預(yù)測能力，本課題在11個(gè)公開缺陷數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，比較分析了使用全部特征和去除冗余后部分特征的情況下，

4、評估多基因遺傳編程方法構(gòu)建的預(yù)測模型、基于遺傳算法的非線性預(yù)測模型以及原始非線性預(yù)測模型對軟件模塊中缺陷的預(yù)測能力。實(shí)驗(yàn)采用了平均缺陷百分比(Fault-Percentile-Average，F(xiàn)PA)來評估預(yù)測模型的性能。結(jié)果表明，采用MGGP構(gòu)建的軟件缺陷預(yù)測模型在缺陷模塊排序方面明顯優(yōu)于現(xiàn)有的非線性預(yù)測模型，基于遺傳算法構(gòu)建的非線性預(yù)測模型優(yōu)于原始非線性預(yù)測模型。另外采用MGGP方法構(gòu)建的軟件缺陷排序模型可以不考慮軟件模塊中冗余特征