5、软件优化：HOMI与测试套件最小化方法解析

软件优化：HOMI与测试套件最小化方法解析

在软件优化领域，有两种重要的方法值得深入探讨，分别是HOMI（Searching Higher Order Mutants for Software Improvement）和基于搜索的测试套件最小化方法。这两种方法从不同角度对软件进行优化，提升软件的性能和质量。

HOMI方法：高阶突变体搜索优化软件

HOMI是一种基于搜索的高阶突变方法，旨在通过简单的语法突变来优化软件的时间和内存性能。以下是对HOMI方法的详细介绍：
- 与深度参数优化结合 ：HOMI与深度参数优化结合时，对GI - HOM程序的影响具有不确定性，可能会提升性能，也可能产生负面影响。这一结果为后续研究提供了方向，即同时搜索和优化HOMI和深度参数。具体数据如下表所示：
| Memory Management Library | Original | Deep(T) | Deep(M) |
| — | — | — | — |
| espresso - Original | 0/0 | 0.8/0.1 | 0.7/0.2 |
| espresso - GI - HOM(T) | 6.9/-0.2 | 4.8/0.1 | 4.7/0.2 |
| espresso - GI - HOM(M) | 6.5/1.7 | 4.7/1.8 | 6.7/1.7 |
| gawk - Original | 0/0 | 5.4/1.6 | -0.2/2.3 |
| gawk - GI - HOM(T) | 9.8/-0.1 | 5.6/1.6 | 5.4/2.3 |
| gawk - GI