Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de software
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30896 |
Resumo: | Pesquisa sem auxílio de agências de fomento |
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Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de softwareBenchmark de bugReparo automático de softwareBugs.jarDefects4jBearsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAPesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Pesquisadores na área de reparo automático trabalham constantemente desenvolvendo ferramentas dedicadas a corrigir bugs de sistemas automaticamente. As ferramentas de reparo, para serem adequadamente avaliadas e comparadas por meio de um estudo empírico, requerem benchmarks de bugs significativamente representativos dos bugs que ocorrem no mundo real. Um benchmark representativo é importante uma vez que as ferramentas podem ser mais efetivas em uma classe (ou tipo) específica de bugs, e portanto, benchmarks não representativos podem beneficiar ou prejudicar a avaliação de determinadas ferramentas de reparo. Este trabalho tem por objetivo caracterizar benchmarks de bugs conhecidos: o Bugs.jar, Defects4J e Bears; e avaliar se a ferramenta ADD (Automatic Diff Dissection) é adequada para caracterizar benchmarks de bugs automaticamente. Para alcançar os objetivos, primeiro será realizada a execução de ADD em todos os bugs dos datasets (caracterização de Bugs.jar, Defects4J e Bears); segundo, uma amostra estratificada dos bugs de Bugs.jar, Defects4J e Bears será coletada para a realização de uma análise manual com intuito de verificar os acertos e erros de ADD ao caracterizar os bugs (avaliação de ADD). Verificou-se que os benchmarks possuem características semelhantes em termos de ações e padrões de reparo, sendo modificações em chamada de métodos o grupo de ações mais evidente e a adição de blocos condicionais o grupo de padrões mais evidente. O ADD mostrou-se preparado para ser utilizado em novos benchmarks, acertando 99% dos itens analisados manualmente, correções podem melhorar seus resultados.Universidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoMaia, Marcelo de Almeidahttp://lattes.cnpq.br/4915659948263445Dorça, Fabiano Azevedohttp://lattes.cnpq.br/3944579737930998Sobreira, Victorhttp://lattes.cnpq.br/0700725894195047Pereira, Marcus Adriano Ferreira2020-12-30T20:36:42Z2020-12-30T20:36:42Z2020-12-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfPEREIRA, Marcus Adriano Ferreira. Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de software. 2020. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30896porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2020-12-31T06:15:45Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/30896Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2020-12-31T06:15:45Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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