Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning for Mutation Operator Selection in Automated Program Repair

論文の概要: Reinforcement Learning for Mutation Operator Selection in Automated Program Repair

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05792v1
Date: Fri, 9 Jun 2023 10:09:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-24 04:05:21.629565
Title: Reinforcement Learning for Mutation Operator Selection in Automated Program Repair
Title（参考訳）: 自動プログラム修復における突然変異演算子選択のための強化学習
Authors: Carol Hanna and Aymeric Blot and Justyna Petke
Abstract要約: プログラム修復における突然変異演算子の選択を最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。 Defects4Jベンチマークから,実世界の353のバグに対するアプローチを評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.213490507208528
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automated program repair techniques aim to aid software developers with the challenging task of fixing bugs. In heuristic-based program repair, a search space of program variants is created by applying mutation operations on the source code to find potential patches for bugs. Most commonly, every selection of a mutation operator during search is performed uniformly at random. The inefficiency of this critical step in the search creates many variants that do not compile or break intended functionality, wasting considerable resources as a result. In this paper, we address this issue and propose a reinforcement learning-based approach to optimise the selection of mutation operators in heuristic-based program repair. Our solution is programming language, granularity-level, and search strategy agnostic and allows for easy augmentation into existing heuristic-based repair tools. We conduct extensive experimentation on four operator selection techniques, two reward types, two credit assignment strategies, two integration methods, and three sets of mutation operators using 22,300 independent repair attempts. We evaluate our approach on 353 real-world bugs from the Defects4J benchmark. Results show that the epsilon-greedy multi-armed bandit algorithm with average credit assignment is best for mutation operator selection. Our approach exhibits a 17.3% improvement upon the baseline, by generating patches for 9 additional bugs for a total of 61 patched bugs in the Defects4J benchmark.
Abstract（参考訳）: 自動プログラム修復技術は、ソフトウェア開発者がバグを修正するための困難なタスクを支援することを目的としている。ヒューリスティックなプログラム修復において、バグの潜在的なパッチを見つけるためにソースコードに突然変異操作を適用することで、プログラム変種探索空間を作成する。最も一般的には、探索中の突然変異演算子の全ての選択はランダムに行われる。検索におけるこの重要なステップの非効率性は、意図した機能をコンパイルしたり壊したりせず、結果としてかなりのリソースを浪費する多くの変種を生み出します。本稿では,ヒューリスティックなプログラム修復における突然変異演算子の選択を最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。私たちのソリューションは、プログラミング言語、粒度レベル、検索戦略非依存で、既存のヒューリスティックベースの修理ツールを簡単に拡張できます。 4つの操作者選択手法,2つの報酬型,2つのクレジット割り当て戦略,2つの統合手法,および22,300個の独立修復の試みを用いて3種類の突然変異操作者について広範な実験を行った。 defects4jベンチマークから353実世界のバグに対するアプローチを評価した。その結果、平均クレジット割り当てを持つepsilon-greedy multi-armed banditアルゴリズムが突然変異演算子選択に最適であることが判明した。このアプローチはベースライン上で17.3%の改善を示し、9つの追加バグに対するパッチを生成し、合計61のパッチ付きバグをresults4jベンチマークで修正した。

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