4、HOMI：通过搜索高阶突变体实现软件性能优化

最新推荐文章于 2025-11-11 00:16:05 发布
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分类专栏： 探索基于搜索的软件工程前沿 文章标签： HOMI 高阶突变体 软件性能优化
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HOMI：通过搜索高阶突变体实现软件性能优化

在软件开发过程中，优化软件的性能，如减少运行时间和降低内存消耗，是至关重要的。HOMI（Searching Higher Order Mutants for Software Improvement）方法为我们提供了一种有效的途径来实现这一目标。本文将详细介绍HOMI方法的工作原理、实现细节、实验设置以及实验结果。

1. HOMI方法概述

HOMI方法主要分为两个阶段：生成一阶突变体（FOMs）并进行敏感性分析，以及搜索高阶突变体（HOMs）以进一步优化软件性能。

1.1 阶段一：生成FOMs并进行敏感性分析

  • 生成FOMs ：HOMI首先为目标程序生成一组FOMs。
  • 适应度评估 ：使用由回归测试和优化目标测量组件组成的适应度评估工具对FOMs进行评估。该工具会在所有测试用例上运行每个FOM，并将优化目标的测量结果作为适应度值输出。
  • 筛选存活的FOMs ：移除未通过任何回归测试的FOMs，仅保留通过所有回归测试的FOMs，因为这些突变体更有可能保留目标程序的正确性。
  • 非支配排序 ：对存活的FOMs应用非支配排序，根据其适应度值进行排名。
  • 输出GI - FOMs ：敏感性分析阶段输出一组GI - FOMs。这些FOMs相对于回归测试套件是“潜在等效突变体”，并且对感兴趣的属性有积极影响。通过FOMs的适应度值来衡量代码的
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