本發明公開了一種基于強化學習的編譯器缺陷定位方法,步驟1,執行結構變異過程,包括創建材料池、分析程序以選擇有效的插入行和選擇待插入的語句;步驟2,利用A2C算法進行基于強化學習的變異程序生成;步驟3,實現基于編譯覆蓋情況的缺陷定位。與現有技術相比,本發明在突破已有技術DiWi的局限性,首次利用結構變異與強化學習生成編譯成功的變異程序,以更有效地定位編譯器缺陷。
聲明:
“基于強化學習的編譯器缺陷定位方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)