基于机器学习的编译器测试优化方法研究

邵 语辰
上海市宝山区上海大学宝山校区

摘要

在系统软件中,编译器占据着十分重要的地位。如果编译器自身存在问题,就会对可执行文件造成严重的
影响,导致文件出现错误。在编译器质量管理中,通过相应的测试手段进行检测十分必要。在近年来的技术发展
中,对编译器进行自动测试的技术得到了发展。但当下的测试中大多对测试用例生成的工具有较大的依赖性,例如
Csmith等。在进行测试时通过生成大量的测试用例实现功能测试。除此之外,编译器自身也是一个十分庞大的软件,
因此在测试中相关的执行人员也会对其进行压力测试,通过使用大量的测试用例来实现这一过程,但这一测试存在
较为严重的效率问题。

关键词

机器学习;编译器测试;方法优化

参考

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