所有作者：谭德贵 徐宝文
作者单位：南京大学计算机科学与技术系
论文摘要：目前，找出一段程序中的错误还是一个比较复杂以及成本比较高的过程。在当前的技术中，往往是通过覆盖信息来求出每条语句的可疑度。然后对可疑度进行排序以寻找错误。在以往的大多数算法中，对覆盖信息进行计算时，每条语句的错误执行次数与成功执行次数增一或减一时的权重都一样。本文把广义边际效应模型应用到错误定位中来。让错误语句执行次数增加时其权重也增加，也就是说语句的第二个失败测试在计算可疑度时的权重大于第一个，第三个失败测试在计算可疑度时的权重大于第二个。以此类推，第n+１个失败测试在计算可疑度时的权重大于第n个。通过研究每条语句的错误执行次数以及成功执行次数增减的边际效应对可疑度的影响来优化目前的错误定位方法。实验结果表明，增加失败测试权重的方法效果要比减小成功或失败测试权重的方法好。
关键词： 错误定位 可疑度 覆盖信息 权重 广义边际效应
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