[发明专利]基于强化学习的编译器缺陷定位方法有效
| 申请号： | 202010880640.1 | 申请日： | 2020-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN112181420B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 陈俊洁;马昊阳 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的编译器缺陷定位方法，步骤1，执行结构变异过程，包括创建材料池、分析程序以选择有效的插入行和选择待插入的语句；步骤2，利用A2C算法进行基于强化学习的变异程序生成；步骤3，实现基于编译覆盖情况的缺陷定位。与现有技术相比，本发明在突破已有技术DiWi的局限性，首次利用结构变异与强化学习生成编译成功的变异程序，以更有效地定位编译器缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 编译器 缺陷 定位 方法 | ||
【主权项】：
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