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基于搜索的软件工程( Search Based Software Engineering，简称 SBSE )，这个概念是由 Harman 等人[1] 1998年首次提出来的，该领域主要是采用 元启发式搜索技术，从问题的解空间出发来解决软件工程问题。它为软件工程问题的求解提供了一个新的思路，经过几十年的发展，在软件测试方向有很好的应用，经统计有超过 50% 的论文关注的是软件测试和调试方向。
元启发式搜索”呢？ 百度百科介绍 [2] “ 启发式搜索就是在状态空间 中的搜索，对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。”，用我们大白话来讲，就是一步一步的逼近目标。
遗传算法
在遗传算法中，每一个可行解都被看作一个“染色体( Chromosome )”。而评价个体优劣程度的指标被称为“适应度( Fitness )”，适应度越高，表示个体越符合要求，反之越不符合要求。遗传算法的“操作算子( Genetic Operator )”包括：选择，交叉，和变异 3种基本形式。
大致流程：初始化一个指定规模的种群，种群中每个染色体都是算计生成；然后算法根据每个染色体的适应度采取选择，交叉和变异，对种群进行迭代；知道满足特定条件终止 1）达到迭代次数 2）得到最优解。
图1.
自动程序修复
玄跻峰等 [3] 统计和分析了2008 到 2015年间的相关文献，并将自动程序修复方法归结为3类，即：基于搜索的；基于代码穷举的；基于约束求解的。整体框架如下所示。
图2. 2008 - 2015 的相关论文直方图
图3.
当然了，图3 所示的是大体的程序修复框架，在某些算法中某些步骤可能被简化。如“基于代码穷举”的补丁生成方法中，是没有第一步故障定位( Fault Localization )的，它将所有的语句自然排列。再如“基于约束求解”的补丁生成算法中，补丁生成后无需进行“验证补丁”这一环节。
To be continued ...
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【参考】
[3] 玄跻峰, 任志磊, 王子元,等. 自动程序修复方法研究进展[J]. 软件学报, 2016(4):771-784.
