59、一种新的设计缺陷分类方法：融合检测与修正

一种新的设计缺陷分类方法：融合检测与修正

在软件开发中，检测和修复设计缺陷是确保软件质量的关键环节。然而，现有的缺陷分类方法大多基于症状，未充分考虑修正步骤，导致在实际应用中存在诸多问题。本文将介绍一种基于遗传编程的新方法，旨在解决这些问题，实现更高效的缺陷分类和修正。

1. 现有方法的问题

目前，软件缺陷分类主要基于症状，检测和修正步骤分开处理。这导致每个缺陷类型可能有多种完全不同的修正方案，使得选择合适的修正策略变得困难。此外，基于症状的缺陷分类还存在以下问题：
- 缺乏统一标准 ：与软件漏洞不同，对于特定设计是否违反质量准则，没有普遍共识。检测到症状并不等同于确定存在实际缺陷。
- 修正策略选择困难 ：仅基于症状识别缺陷时，同一缺陷类型可能有大量修正策略，难以选择最佳重构解决方案。
- 代码质量与缺陷修正的关系不明确 ：多数情况下，不修复可维护性缺陷也能提高代码质量。需要确定代码修改是否真正修正了特定缺陷。同时，使用质量指标评估代码质量时，如何确定有用的指标以及如何最佳组合多个指标来检测或修正缺陷也是问题。
- 修正方案的通用性问题 ：为每个可维护性缺陷手动指定“标准”重构解决方案是一项困难的任务，且去除症状并不意味着缺陷得到修正。

此外，手动定义检测或修正规则复杂、耗时且容易出错，因为可能的缺陷类型和维护策略列表非常庞大，每个缺陷类型都需要特定规则。

2. 新方法概述

本文提出的新方法利用遗传编程生成结合检测和修正步骤的分类规则。该方法的输