一种随机tbfl方法

许多学者研究了运用测试集对程序错误语句定位的问题，并提出了许多行之有效的方法，这些方法统称为tbfl(testingbasedfaultlocalization)方法。后来人们发现，测试集里如果出现冗余，则这些冗余测试用例会伤害这些定位方法的功效。为了解决这个问题，hao等人提出了safl(similarityawarefaultlocalization)方法。实际上完全避免冗余是不可能的，因此从另一个角度构造了一个新的tbfl方法，称为随机tbfl方法。该方法的基本思想是:测试前对程序的语句错误概率进行先验分布，并把测试集看成随机变量，用测试用例反映的程序语句有关信息对程序语句的概率作一些调整，调整后的概率称为后验校正概率，最后根据这个后验概率对错误语句进行定位。将传统的tbfl方法如dicing方法、tarantula方法、safl方法纳入随机信息分析并通过几个实例进行分析和比较，结果表明，随机tbfl方法不仅能够正确定位错误语句，而且冗余对该方法的功效伤害不大。