Search-Based Software Engineering:

Search-Based Software Engineering: Trends, Techniques and Applications 11:21

emerging areas in which there will be intense activity over the next few years. This sec-
tion considers both emergent and overlooked areas together; these areas denote either
SE subareas or optimization potentialities that remain to be more fully explored.

11.1. Information-Theoretic Fitness

Lutz [2001] considered the problem of hierarchical decomposition of software. The fit-
ness function used by Lutz is based upon an information-theoretic formulation inspired
by Shannon [1948]. The function awards high fitness scores to hierarchies that can be
expressed most simply (in information-theoretic terms), with the aim of rewarding the
more “understandable” designs. The paper by Lutz is one of the few to use information-
theoretic measurement as a fitness mechanism. This novel and innovative approach to
fitness may have wider SBSE applications.
More recently, Feldt et al. [2008] also used an information-theoretic model, drawing
on the observation that the information content of an object can be assessed by the
degree to which it can be compressed (this is the so-called Kolmogorov complexity).
This recent work may be an indication that information-theoretic fitness is not likely
to remain an “overlooked area” for much longer. The authors believe that there is
tremendous potential in the use of information theory as a source of valuable fitness
for SE; after all, SE is an information-rich discipline, so an information-theoretic fitness
function would seem to be a natural choice.

11.2. Optimization of Source Code Analysis

Only a few papers appear to concern source-code-based SBSE. This is likely to be a
growth area, since many source-code analysis and manipulation problems are either
inherently undecidable or present scalability issues. The source code analysis commu-
nity has long been concerned with a very rigid model of analysis, in which conservative
approximation is the favored approach to coping with the underlying undecidability of
the analysis problem.
However, more recently, Ernst’s seminal work on the detection of likely invariants
[Ernst 2000], which spawned the widely used and influential Daikon tool [Ernst et al.
2001] demonstrated that unsound analyses can yield extremely valuable results. The
full potential of this observation has yet to be realized. Through the application of
SBSE, it will be possible to search for interesting features and to provide probabal-
istic source code analyses that, like the Daikon work, may not be sound, but would
nonetheless turn out to be useful.
A summary of the papers addressing problems related to Coding Tools and Tech-
niques (ACM: D.2.3) is given in Table VII. All of these papers could be regarded as
representing an emerging area of optimization for source-code analysis using SBSE.
Hart and Shepperd [2002] addressed the automatic evolution of controller programs by
applying GAs to improve the quality of the output vector, while Di Penta et al. [Di Penta
et al. 2008; Di Penta and Taneja 2005] proposed a GA-based approach for grammar
inference from program examples toward suitable grammars. The grammar captures
the subset of the programming language used by the programmer and can be used to
understand and reason about programming language idioms and styles.
Jiang et al. [2007b, 2008] used search-based algorithms to decompose the program
into slices and to search for useful dependence structures. The search problem involves
the space of subsets of program slices, seeking those that denote decomposable but
disparate elements of code using metaheuristic search and also greedy algorithms. The
results showed that, as procedures become larger, there was a statistically significant
trend for them to become also increasingly splittable.
More recently, Zeller [2011] argued for an iterative cycle of program analysis and
search based test data generation.

Kết quả (Việt) 1:

Tìm kiếm dựa trên công nghệ phần mềm: Xu hướng, kỹ thuật và ứng dụng 11:21 khu vực đang nổi lên, trong đó sẽ có cường độ cao hoạt động trong vài năm tiếp theo. Sec- tion sẽ xem xét cả hai cấp cứu và bị bỏ qua lĩnh vực với nhau; các khu vực biểu thị hoặc Ðông-Ðông Nam subareas hoặc tối ưu hóa tiềm mà vẫn sẽ được khám phá đầy đủ hơn. 11.1. thông tin-lý thuyết thể dục Lutz [2001] coi là vấn đề của các phân hủy phân cấp của phần mềm. fit- Ness chức năng được sử dụng bởi Lutz dựa trên một công thức lý thuyết thông tin cảm hứng bởi Shannon [1948]. Các chức năng giải thưởng điểm số cao fitness để phân cấp có thể bày tỏ đặt chỉ đơn giản là (trong điều kiện thông tin lý thuyết), với mục đích của khen thưởng các Thêm các thiết kế "dễ hiểu". Giấy bởi Lutz là một trong số ít sử dụng thông tin- lý thuyết đo lường là một cơ chế fitness. Tiểu thuyết này và cách tiếp cận sáng tạo để fitness có thể có ứng dụng rộng hơn SBSE. Gần đây, Feldt et al. [2008] cũng sử dụng một mô hình lý thuyết thông tin, bản vẽ trên các quan sát nội dung thông tin của một đối tượng có thể được đánh giá bởi các mức độ mà nó có thể được nén (đây là cái gọi là phức tạp Kolmogorov). Này công việc gần đây có thể là một dấu hiệu rằng fitness thông tin lý thuyết có thể không để duy trì một "khu vực bị bỏ qua" cho lâu hơn nữa. Các tác giả tin rằng có là các tiềm năng to lớn trong việc sử dụng thông tin lý thuyết như một nguồn có giá trị fitness cho SE; sau khi tất cả, SE là một kỷ luật thông tin phong phú, vì vậy một lý thuyết thông tin fitness chức năng sẽ có vẻ là một sự lựa chọn tự nhiên. 11.2. tối ưu hóa phân tích mã nguồn Chỉ một vài giấy tờ dường như liên quan đến nguồn mã trên SBSE. Điều này có khả năng là một sự phát triển khu vực, kể từ khi nhiều vấn đề có màu mã nguồn phân tích và thao tác là một trong hai Các vấn đề khả năng mở rộng vốn undecidable hoặc hiện tại. Nguồn mã phân tích commu- nity đã từ lâu có liên quan với một mô hình rất cứng nhắc của phân tích, trong đó Đảng bảo thủ xấp xỉ là phương pháp ưa thích để đối phó với undecidability tiềm ẩn của vấn đề phân tích. Tuy nhiên, gần đây, Ernst của hội thảo làm việc phát hiện có khả năng invariants [Năm 2000 Ernst], mà đã được sử dụng rộng rãi và influential Daikon công cụ [Ernst et al. 2001] đã chứng minh rằng unsound phân tích có thể mang lại kết quả rất có giá trị. Các các tiềm năng đầy đủ của các quan sát này vẫn chưa được thực hiện. Thông qua việc áp dụng SBSE, nó sẽ có thể tìm kiếm các tính năng thú vị và cung cấp probabal- Anh nguồn mã phân tích rằng, giống như việc Daikon, có thể không có âm thanh, nhưng nào Tuy nhiên hãy bật ra được hữu ích. Một bản tóm tắt của bài báo địa chỉ các vấn đề liên quan đến mã hóa các công cụ và công nghệ cao- niques (ACM: D.2.3) được đưa ra trong bảng VII. Tất cả các giấy tờ có thể được coi là đại diện cho một khu vực đang nổi lên của tối ưu hóa cho phân tích mã nguồn bằng cách sử dụng SBSE. Hart và Shepperd [2002] sự tiến hóa tự động của chương trình điều khiển của giải quyết. áp dụng khí để cải thiện chất lượng đầu ra vectơ, trong khi Di Penta et al. [Di Penta et al. 2008; Di Penta và Taneja 2005] đề xuất một cách tiếp cận dựa trên GA cho ngữ pháp suy luận từ chương trình ví dụ về hướng phù hợp grammars. Ngữ pháp bắt tập hợp con của ngôn ngữ lập trình được sử dụng bởi các lập trình viên và có thể được sử dụng để hiểu và lý do về lập trình ngôn ngữ thành ngữ và phong cách. Giang Trạch Dân et al. [2007b, 2008] sử dụng dựa trên tìm kiếm thuật toán để phân hủy chương trình thành lát và để tìm kiếm hữu ích phụ thuộc cấu trúc. Liên quan đến vấn đề tìm không gian của tập hợp con của chương trình lát, tìm kiếm những người mà biểu thị decomposable nhưng Các yếu tố khác nhau của mã bằng cách sử dụng metaheuristic tìm và cũng có thể giải thuật tham lam. Các kết quả cho thấy rằng, như thủ tục trở thành lớn hơn, đã có một ý nghĩa thống kê significant xu hướng cho họ trở thành cũng ngày càng splittable. Gần đây, Zeller [2011] lập luận cho một chu kỳ lặp đi lặp lại của chương trình phân tích và Tìm kiếm dựa trên kiểm tra dữ liệu thế hệ.

Kết quả (Việt) 2:

Tìm kiếm dựa trên Kỹ thuật phần mềm: Xu hướng, kỹ thuật và ứng dụng 11:21 khu vực đang nổi lên, trong đó sẽ có hoạt động mạnh mẽ trong vài năm tới. Giây- này sự xem xét cả hai xuất hiện và bỏ qua các khu vực với nhau; các khu vực biểu thị hoặc subareas SE hoặc tiềm năng tối ưu hóa mà còn được khám phá đầy đủ hơn. 11.1. Thông tin lý thuyết tập thể dục Lutz [2001] coi là vấn đề phân hủy phân cấp của phần mềm. Các fi t- Ness chức năng được sử dụng bởi Lutz được dựa trên một công thức thông tin lý thuyết truyền cảm hứng bởi Shannon [1948]. Các giải thưởng chức năng điểm tness fi cao hệ thống phân cấp có thể được thể hiện đơn giản nhất (về lý thuyết thông tin), với mục đích thưởng cho nhiều mẫu thiết kế "dễ hiểu". Các bài báo của Lutz là một trong số ít sử dụng information- đo lý thuyết như một cơ chế fi tness. Cuốn tiểu thuyết này và cách tiếp cận sáng tạo để fi tness có thể có những ứng dụng SBSE rộng hơn. Gần đây hơn, Feldt et al. [2008] cũng đã sử dụng một mô hình thông tin lý thuyết, vẽ trên quan sát rằng các nội dung thông tin của một đối tượng có thể được đánh giá bởi mức độ mà nó có thể được nén (đây là cái gọi là phức tạp Kolmogorov). công việc gần đây Điều này có thể một dấu hiệu cho thấy thông tin lý thuyết fi tness là không có khả năng duy trì một "khu vực bị bỏ qua" lâu hơn nữa. Các tác giả tin rằng có tiềm năng to lớn trong việc sử dụng lý thuyết thông tin như một nguồn tness fi có giá trị cho SE; sau khi tất cả, SE là một kỷ luật thông tin phong phú, vì vậy một fi tness thông tin lý thuyết chức năng dường như là một lựa chọn tự nhiên. 11.2. Tối ưu hóa nguồn Mã Phân tích Chỉ có một vài giấy tờ xuất hiện những lo ngại mã nguồn dựa trên SBSE. Điều này có thể là một khu vực phát triển, kể từ khi nhiều phân tích mã nguồn và thao tác các vấn đề hoặc là vấn đề khả năng mở rộng vốn không thể quyết định hay hiện tại. Các phân tích mã nguồn đồng của cộng từ lâu đã được quan tâm đến một mô hình rất cứng nhắc của phân tích, trong đó bảo thủ xấp xỉ là phương pháp được ưa chuộng để đối phó với undecidability cơ bản của các vấn đề phân tích. Tuy nhiên, gần đây, công việc tinh Ernst về việc phát hiện khả năng bất biến [Ernst 2000], mà sinh ra sử dụng rộng rãi và trong fl uential daikon công cụ [Ernst et al. 2001] đã chứng minh rằng các phân tích không lành mạnh có thể mang lại kết quả rất có giá trị. Các tiềm năng đầy đủ của quan sát này vẫn chưa được thực hiện. Thông qua việc áp dụng các SBSE, nó sẽ có thể để tìm kiếm các tính năng thú vị và để cung cấp probabal- mã nguồn istic phân tích rằng, giống như các công việc daikon, có thể không có âm thanh, nhưng sẽ vẫn bật ra được hữu ích. Một bản tóm tắt của các giấy tờ giải quyết các vấn đề liên quan đến Mã hóa Công cụ và nghệ kỹ (ACM: D.2.3) được đưa ra trong Bảng VII. Tất cả những giấy tờ có thể được coi là đại diện cho một khu vực mới nổi của tối ưu hóa cho việc phân tích mã nguồn sử dụng SBSE. Hart và Shepperd [2002] giải quyết sự phát triển của các chương trình tự động điều khiển bằng khí áp dụng để cải thiện chất lượng của các vector đầu ra, trong khi Di Penta et al. [Di Penta et al. Năm 2008; Di Penta và Taneja 2005] đề xuất một phương pháp tiếp cận dựa trên GA cho ngữ pháp suy luận từ các ví dụ chương trình đối với ngữ pháp phù hợp. Ngữ pháp nắm bắt các tập hợp con của ngôn ngữ lập trình được sử dụng bởi các lập trình viên và có thể được sử dụng để hiểu và lý do về thành ngữ ngôn ngữ lập trình và phong cách. Jiang et al. [2007b, 2008] sử dụng các thuật toán dựa trên tìm kiếm để phân hủy các chương trình thành lát và để tìm kiếm các cấu trúc phụ thuộc rất hữu ích. Các vấn đề liên quan đến việc tìm kiếm các không gian của các tập con của chương trình lát, tìm kiếm những người biểu thị phân huỷ nhưng các yếu tố khác nhau của mã sử dụng tìm kiếm metaheuristic và cũng có các thuật toán tham lam. Các kết quả cho thấy, các thủ tục trở nên lớn hơn, đã có một trọng yếu về mặt thống kê xu hướng cho họ để trở thành cũng ngày càng splittable. Gần đây hơn, Zeller [2011] lập luận cho một chu kỳ lặp đi lặp lại của chương trình phân tích và tìm kiếm dựa trên thế hệ dữ liệu thử nghiệm.