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基于基准划分的编译器优化自动测试框架

作　者: 向建华
导　师: 冯凤娟
学　校: 北京交通大学
专　业: 计算机应用
关键词: 编译器优化自动测试软件测试机器学习
分类号: TP314
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

编译器是软件开发的一种基础支撑工具。通常用高级语言书写的程序作为源代码被编译器翻译成目标代码。由于不断地追求编译的速度和目标代码的性能,现代编译器大多都采用了许多复杂的优化。编译器优化主要通过对程序进行等价转化来提高目标程序的性能。这些优化在增加编译器复杂度的同时也大大增加了缺陷产生的风险。因此对于一个优化的编译器需要通过大量的有针对性的测试来保障其质量。测试编译器优化的测试用例是满足源语言文法且具有“可被优化”特征的程序。由于存在着无穷数量“可被优化”的合法程序,因此以手工的方式去生成编译器优化的测试用例效率不高。在实际中,对编译器优化的测试通常采用自动化的方法生成测试用例。本文的研究重点是设计和实现一个基于优化基准划分的自动测试用例生成器CDB_ATG(Criteria Division Based Automatic Test Generator),以生成符合C语言文法规则的源程序。这些源程序包含某些特定的“可被优化”的控制流和数据流。同时在CDB_ATG中还运用了位分段组合算法BSC(Bit Segment Combination)对所生成的测试用例进行冗余检查。上述设计和实现已经成功地被应用到一个优化编译器自动测试框架中。该自动测试框架以CDB_ATG为基础,实现自动生成测试用例,自动运行并与参考编译器进行功能和性能的比较,最后利用机器学习工具Weka对测试数据进行分析和预测。目前此框架已被用于对一种嵌入式优化编译器的测试,并取得了良好的使用效果。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
1 绪论  10-13
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究目的与内容  11
  1.3 论文章节安排  11-13
2 相关技术综述  13-27
  2.1 编译器概述  13-16
    2.1.1 编译器的简介  13
    2.1.2 编译的过程  13-16
    2.1.3 编译器优化技术  16
  2.2 软件测试概述  16-20
    2.2.1 软件测试的概念  16-17
    2.2.2 软件测试方法  17-19
    2.2.3 软件测试级别  19-20
    2.2.4 软件测试活动流程  20
  2.3 编译器优化测试  20-23
    2.3.1 编译器优化测试  20-21
    2.3.2 编译器优化的测试方法  21
    2.3.3 编译优化测试主要内容  21-23
  2.4 编译测试的测试用例生成方法综述  23-26
    2.4.1 针对编译前端测试的测试用例生成方法  23-25
    2.4.2 针对编译优化功能测试的测试用例生成方法  25-26
  2.5 本章小结  26-27
3 基于基准划分的自动测试用例生成器的设计与实现  27-49
  3.1 基于基准划分的基本思想  27-29
  3.2 自动测试用例生成器CDB_ATG的设计  29-43
    3.2.1 CDB_ATG的设计思想  29-31
    3.2.2 基准对应规则的产生  31-33
    3.2.3 程序控制结构的生成  33-37
    3.2.4 程序数据流的生成  37-41
    3.2.5 测试用例输出的两遍生成过程  41-43
  3.3 位分段组合冗余检测算法(BSC)  43-47
    3.3.1 BSC算法的基本思想  43-44
    3.3.2 BSC算法的描述  44-47
    3.3.3 BSC算法的评价  47
  3.4 本章小节  47-49
4 基于基准划分的编译器优化自动测试框架(ATF)  49-64
  4.1 编译器优化自动测试框架(ATF)简介  49-53
    4.1.1 ATF的研发背景  49
    4.1.2 ATF的体系结构  49-52
    4.1.3 ATF的系统功能  52-53
  4.2 机器学习(Machine Learning)在ATF中的应用  53-61
    4.2.1 ML的简介  53-55
    4.2.2 ML工具Weka的简介  55-57
    4.2.3 Weka在ATF中的应用  57-61
  4.3 ATF的使用效果  61-62
  4.4 本章小节  62-64
5 结论  64-66
  5.1 论文的工作总结  64
  5.2 进一步的工作  64-66
参考文献  66-68
作者简历  68-70
学位论文数据集  70

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