Durante las últimas décadas, se han propuesto muchas técnicas automatizadas de diagnóstico de fallos de software, incluida la localización de fallos basada en el espectro (SBFL), para mejorar la eficacia de la actividad de depuración de software. En el campo de la SBFL, el cálculo de la sospecha está estrechamente relacionado con el número de casos de prueba fallidos y superados. Los estudios han demostrado que la relación entre el número de casos de prueba fallidos y aprobados tiene un impacto más significativo en la precisión del SBFL que el número total de casos de prueba, y un conjunto de pruebas equilibrado es más beneficioso para mejorar la precisión del SBFL. Basándonos en el análisis teórico, propusimos una estrategia PNF (Passed test cases, Not execute Faulty statement) para reducir el conjunto de pruebas y construir uno más equilibrado para SBFL, que puede utilizarse en las pruebas de regresión. Evaluamos la estrategia realizando experimentos con el programa Siemens y el programa Space. Los experimentos indicaron que nuestra estrategia PNF puede utilizarse para construir un nuevo conjunto de pruebas de forma eficaz. En comparación con el conjunto de pruebas original, el nuevo tiene un tamaño menor (en los experimentos se redujo una media del 90% de los casos de prueba) y una proporción más equilibrada entre los casos de prueba fallidos y los casos de prueba aprobados, al tiempo que tiene la misma cobertura de enunciados y precisión en la localización de fallos.
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Laboratorio:
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