1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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dc.creatorPereira, Marcus Adriano Ferreira-
dc.date.accessioned2020-12-30T20:36:42Z-
dc.date.available2020-12-30T20:36:42Z-
dc.date.issued2020-12-23-
dc.identifier.citationPEREIRA, Marcus Adriano Ferreira. Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de software. 2020. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30896-
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.subjectBenchmark de bugpt_BR
dc.subjectReparo automático de softwarept_BR
dc.subjectBugs.jarpt_BR
dc.subjectDefects4jpt_BR
dc.subjectBearspt_BR
dc.titleUm estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de softwarept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Maia, Marcelo de Almeida-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4915659948263445pt_BR
dc.contributor.referee1Dorça, Fabiano Azevedo-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3944579737930998pt_BR
dc.contributor.referee2Sobreira, Victor-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0700725894195047pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7245214187265217pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoPesquisadores na área de reparo automático trabalham constantemente desenvolvendo ferramentas dedicadas a corrigir bugs de sistemas automaticamente. As ferramentas de reparo, para serem adequadamente avaliadas e comparadas por meio de um estudo empírico, requerem benchmarks de bugs significativamente representativos dos bugs que ocorrem no mundo real. Um benchmark representativo é importante uma vez que as ferramentas podem ser mais efetivas em uma classe (ou tipo) específica de bugs, e portanto, benchmarks não representativos podem beneficiar ou prejudicar a avaliação de determinadas ferramentas de reparo. Este trabalho tem por objetivo caracterizar benchmarks de bugs conhecidos: o Bugs.jar, Defects4J e Bears; e avaliar se a ferramenta ADD (Automatic Diff Dissection) é adequada para caracterizar benchmarks de bugs automaticamente. Para alcançar os objetivos, primeiro será realizada a execução de ADD em todos os bugs dos datasets (caracterização de Bugs.jar, Defects4J e Bears); segundo, uma amostra estratificada dos bugs de Bugs.jar, Defects4J e Bears será coletada para a realização de uma análise manual com intuito de verificar os acertos e erros de ADD ao caracterizar os bugs (avaliação de ADD). Verificou-se que os benchmarks possuem características semelhantes em termos de ações e padrões de reparo, sendo modificações em chamada de métodos o grupo de ações mais evidente e a adição de blocos condicionais o grupo de padrões mais evidente. O ADD mostrou-se preparado para ser utilizado em novos benchmarks, acertando 99% dos itens analisados manualmente, correções podem melhorar seus resultados.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration39pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
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