CSBSE 2015

第四届中国基于搜索的软件工程研讨会,南京

4th Chinese Search Based Software Engineering Workshop (CSBSE) 2015

第四届中国基于搜索的软件工程研讨会,南京

基于搜索的软件工程(SBSE: Search Based Software Engineering)研究应用各种启发式优化方法, 智能搜索方法解决各种软件工程问题,包括需求工程、设计、编码、测试以及维护等方面的问题。

近 20 年来 SBSE 受到人们普遍的关注和研究,截止 2014 年,从事 SBSE 研究团体已超过 270 个,遍布 40 多个国家,超过 800 名研究人员, 直接相关的发表文章超过 1000 篇。国际范围内的基于搜索的软件工程会议自 2009 年开始每年召开一次, 基于搜索的软件工程中文研讨会是中国学者在中国国内组织起来的交流会议, 旨在促进 SBSE 在国内的发展和创新。自 2011 年开始,每年举办一次,邀请国内学者交流讨论相关工作, 并邀请国际上该领域有影响的专家作特邀报告。

2015 年 6 月 13 日,我们将在南京大学仙林校区举行第四届基于搜索的软件工程中文研讨会。

CSBSE 2015 将与 第二届演化计算与学习研讨会(ECOLE 2015)共同召开。


News

  • June 19     点击下载 会议讲稿照片,陆续更新中
  • June 14     感谢各位老师同学的热烈响应和参与,CSBSE 2015 顺利落幕
  • June 10     会议日程已确定,请查看 Program
  • May 13       注册已开放
  • March 28    CSBSE 2015 网站现已提供正式访问
  • 2015 年中国基于搜索的软件工程研讨会现在开始征集研究论文和大会报告, 主题除了包括基于搜索的软件工程目前主流的议题,即:

    • 讨论将传统的软件工程问题转化为基于搜索的优化问题,并使用现代启发式搜索算法解决问题的研究和实践方法。

    我们还做了以下两个方面的扩展:

    • 针对大数据等一些专门领域(也包括软件工程领域)的需求,研究各种启发式搜索算法的增强、集成、智能搜索策略创新, 为解决特定领域的关键问题研究开发专门的、智能化的求解软件工具集。
    • 从信息的检索,收集和应用角度,将基于搜索的软件工程解释为针对软件工程的各个方面的问题, 通过收集、复用、集成或改进已有各种解决方案为寻求最好的解决方案提供服务。

    会议录用的研究论文需要在 6 月 13 日的研讨会上作报告,经过组委会评议通过后, 将被推荐到软件学报 SBSE 专刊上发表。 请有意向会议投稿或作会议报告的老师或者同学在 5 月 13 日之前务必将自己的论文或者报告摘要发给会议组委会。


    《软件学报》基于搜索的软件工程研究专刊征文通知

    基于搜索的软件工程,是软件工程学科发展的新方向。随着信息技术的飞速发展,软件规模逐渐庞大与复杂, 传统的从问题空间构造解决问题的方法已经变得越来越困难。基于搜索的软件工程,是从问题的解空间出发, 将传统的软件工程问题,转化为优化问题,并使用高性能的搜索方法,在问题所有可能解的空间中, 寻找最优解或者近似最优解,被 2007 年 IEEE 国际软件工程大会正式确立为软件工程领域未来发展的新方向。 到目前为止已经在软件需求分析、测试数据自动生成、程序错误自动修复等方面取得显著的研究成果, 有效地促进了软件工程学科的发展,并在工业界有了成功应用。本次专刊选题为“基于搜索的软件工程研究”, 将突出智能软件工程的几个研究热点,包括的面向软件工程的搜索算法理论研究、 基于搜索的方法在软件工程生命周期中各个阶段的应用方法和实证研究、基于搜索的软工程在工业界的应用等。

    为及时反映我国在基于搜索的软件工程方面的研究进展,《软件学报》将出版基于搜索的软件工程研究专刊, 收录该领域近期取得的原创性高水平研究成果,进一步促进该领域的发展。 专刊将于第四届中国基于搜索的软件工程研讨会(CSBSE 2015)和全国软件与应用学术会议(NASAC 2015)合作。 CSBSE 2015 评审的优秀论文将作为第一批预录取论文;第二批收录论文经过专家评审、 与第一批预录取论文一同在 NASAC2015 上报告,并根据论文修改情况和会议报告情况终审确定是否录用。 欢迎相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿。

    专刊题目  基于搜索的软件工程研究

    特约编辑  李征(北京化工大学) 巩敦卫(中国矿业大学) 聂长海(南京大学) 江贺(大连理工大学)

    出版时间  2016 年第 3 期

    征文范围(包括但不限于以下主题)

    • 面向软件工程的搜索算法研究
      演化搜索算法理论、搜索策略等
    • 面向软件工程的知识学习方法
      机器学习、深度学习;软件工程知识表示与推理
    • 基于搜索的软件工程全生命周期应用
      软件工程生命周期中可以应用基于搜索方法的新问题
    • 基于搜索的软件工程在工业界的应用

    征文要求

    采用 软件学报在线投稿系统 投稿。 投稿时请在备注栏中注明“基于搜索的软件工程研究”字样。 稿件格式请参照《软件学报》论文模板给定的格式(见学报网站“下载区”)。

    投稿论文未在正式出版物上发表过,也不在其他刊物或会议的审稿过程中,不存在一稿多投现象; 保证投稿论文的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)。

    其他事项请参阅 投稿指南

    投稿作者需提交投稿声明;专刊投稿论文不收审理费。录用刊发论文收取软件学报标准版面费。发表之后, 将按软件学报标准支付稿酬,并赠送样刊。通过初审的预录用论文需在 NASAC 2015会议上作报告, 根据论文修改情况和会议报告情况终审确定是否录用。

    Programming Committee

    • Zheng Li,  Beijing University of Chemical Technology
    • Dunwei Gong,  China University of Mining and Technology
    • Changhai Nie,  Nanjing University
    • He Jiang,  Dalian University Of Technology

    特邀报告


    Phil McMinn
    University of Sheffield
    homepage

    The Future of Search-Based Testing

    Initial work on Search-Based Software Testing (SBST) began in the 70s and witnessed an explosion of work beginning in the early 2000s, with a particular focus on generating inputs for structural coverage. There are now a plethora of techniques for successfully generating test cases for structural coverage, however, many of which do not require search-based techniques -- for example, Dynamic Symbolic Execution. So what now for SBST? This talk will look into future directions for SBST, including: how can SBST be used to drive testing of the complete applications, e.g. those involving databases? How can SBST be used to generate realistic tests? Can SBST be used to automate the testing of more modern concerns, such as energy testing?

    Phil McMinn is a Reader (Associate Professor) in Software Engineering in the Department of Computer Science at the University of Sheffield. His interest in Search-Based Software Testing (SBST) began with his PhD in collaboration with DaimlerChrysler, where he used evolutionary search to solve problems in test data generation for embedded automotive controllers. He has since gone on to publish over 50 papers on the subject of search-based testing and/or the application of metaheuristic search-based algorithms to software engineering problems. His 2004 survey paper has received over 900 citations, and he has worked on several UK funded research projects to work further on SBST topics.

    大会报告


    李征
    北京化工大学
    homepage

    Epistatic Genetic Algorithm for Test Case Prioritization

    Search based technologies have been widely used in regression test suite optimization, including test case prioritization, test case selection and test suite minimization, to improve the efficiency and reduce the cost of testing. Unlike test case selection and test suite minimization, the evaluation of test case prioritization is based on the test case execution sequence, in which genetic algorithm is one of the most popular algorithms employed. When permutation encoding is used to represent the execution sequence, the execution of previous test cases can affect the presence of the following test cases, namely epistatic effect. In this paper, the application of epistatic domains theory in genetic algorithms for test case prioritization is analyzed, where Epistatic Test Case Segment is defined. Two associated crossover operators are proposed based on epistasis. The empirical studies show that the proposed crossover operators, E-Ord, outperform the two-point crossover PMX, and can produce higher fitness with a faster convergence.

    李征 博士,北京化工大学信息科学与技术学院教授、博士生导师、教育部新世纪优秀人才计划获得者。 中国计算机学会(CCF)高级会员,软件工程专委会和容错计算专委会委员,担任 STVR,JSS,JSEP 等国际期刊客座编辑, IEEE SCAM 2012 程序委员会主席,ICSM、WCRE、GECCO 和 RT 等多个国际会议的程序委员会委员, 是中国基于搜索的软件工程研讨会(CSBSE)发起人。多年从事基于程序理解与维护的源代码分析与执行、 基于搜索的软件工程和软件测试、程序依赖分析和基于状态模型的依赖分析等领域的研究, 主持多项国家自然科学基金和省部级基金,共发表了30余篇国际学术文章, 包括软件工程领域顶级国际会议 ICSE 和顶级国际期刊 TSE、TOPLAS 等。

    李必信
    东南大学
    homepage

    Search-based Programming

    Search-based programming is a new programming way to use those codes which have been collected, selected and recommended by a code search engine. By this way, we can reuse existing program codes asap, increase the efficiency of software development and improve the quality of final program. In this presentation, we first present an overview of search-based programming, and then we discuss our framework for searching and recommending codes, and give some initial work in both experimental and key techniques of search-based programming, such as Code Repository Infrastructure, Code Search Engine Infrastructure, Code crawler, Extractor, and Code parser etc.

    江贺
    大连理工大学
    homepage

    基于搜索空间变换的软件工程

    基于搜索的软件工程(SBSE)作为软件工程与搜索算法的交叉领域,近年来成为国际学术界的前沿热点。 在该领域中,软件工程任务被转化为组合优化问题,并采用各类搜索算法(如遗传算法、蚁群算法、模拟退火、粒子群算法等) 在其搜索空间求解。由于搜索空间规模庞大且地貌粗糙,如何获取高质量解是该领域的主要挑战之一。 在本报告中,我们提出了基于搜索空间变换的软件工程思想,并给出了两种搜索空间变换技术,即搜索空间归约和搜索空间平滑。 在典型的软件需求工程问题——软件下一版本问题上,进行了算法的实验。 本报告介绍的技术为基于搜索的软件工程提供了新的求解途径,有望更好推动软件工程与搜索算法的融合发展。

    江贺 大连理工大学软件学院副院长,教授、博士生导师、教育部新世纪优秀人才计划获得者。 2014年中国计算机学会优秀博士学位论文奖(CCF优博)指导教师。Applied Intelligence Journal 客座编辑、 Frontiers of Computer Science 青年编委、中国计算机学会软件工程专委会、中国计算机学会计算机应用专委会委员。 主要研究领域:基于搜索的软件工程、软件仓库挖掘。先后在 IEEE Transaction 系列汇刊(TSE, TKDE, TSMCB, TCYB), EC, 中国科学等期刊及 ICSE, GECCO 等国际会议发表论文 60 余篇。

    巩敦卫
    中国矿业大学
    homepage

    进化变异测试

    软件测试是保证软件质量的重要手段,提高软件测试的效率,一直是业界和学术界非常关注的问题。 采用进化优化方法解决软件测试问题,成为近年来软件测试领域的热点研究方向之一。 本报告首先简要介绍变异测试和进化测试的基本知识,然后重点讲述采用进化优化方法解决弱变异测试的研究成果, 最后对并行程序的进化变异测试进行了展望。

    巩敦卫 中国矿业大学教授、博士生导师,教育部“新世纪优秀人才支持计划”、 江苏省“333高层次人才培养工程”和“六大人才高峰”高层次人才入选者、甘肃省“飞天学者”讲座教授。 研究方向为基于搜索的软件工程。主持国家“973”计划子课题1项、国家自然科学基金5项、省部级项目7项, 研究成果获省部级一等奖1项、二等奖5项、授权发明专利3项,出版专著6部,发表SCI检索期刊论文60余篇。

    任健
    北京航空航天大学

    基于搜索的软件项目管理 -- 基于协同演化算法的人员分配与工作调度

    在软件的需求、设计、开发及测试等过程中都包括着一系列影响项目是否成功的管理活 动,例如:人员配备、工作调度、花费估算、项目计划、质量管理。其中涉及到的问题很多 时候就是去寻找多个目标之间的平衡,例如在更短的时间内实现更多的功能,并且最大化制 品的质量。许多此类问题本质上就是一个在极大的解的空间中,按照指定目标和约束进行求 解的优化问题。基于搜索的软件工程(SBSE)技术使用启发式探索的办法,在极大的空间 内依靠适合度方程的指引寻求合适的解,而且提供对解空间的认知,从而为项目管理者提供 决策支持。本报告将介绍基于合作式协同演化算法的人员分配与工作调度的优化问题的研究工作。

    任健 北京航空航天大学计算机学院软件工程研究所讲师。 本科毕业于北京邮电大学信息工程学院自动化专业;双硕士分别毕业于伦敦玛丽女皇学院(QMUL)和伦敦国王学院 (KCL)的通信专业和计算互联网系统专业;博士毕业于伦敦大学学院(UCL)。任健的研 究兴趣主要包括基于搜索的软件需求建模分析和软件项目管理,研究成果发表于 TOSEM, RE,MONET,ICSE,GECCO,SSBSE 等国际会议或期刊。曾参与多个国际会议的组织工 作、英国国家级课题 EPSRC 《动态自适应自动软件工程》和《基于自动搜索算法的软件工 程》、以及微软 Office 正版增值计划(OGA)的测试开发工作。

    黎铭
    南京大学
    homepage

    Learning to Identify Software Defects when Historical Sample Modules are Unavailable

    随着软件系统的日趋变得庞大和复杂,软件质量保证变得尤为重要。软件缺陷检测技术可以对模块的缺陷情况进行自动判断, 从而大大降低了通过完全测试来发现缺陷的开销。机器学习是用于构建缺陷检测器的常用技术, 通过对历史数据的学习可获得较好的检测结果。然而,在很多真实问题中,历史数据未必存在也未必可靠, 因此,在该情况下应如何学习一个预测精度高的缺陷检测器变得至关重要。 针对这一问题,我们通过设计新型机器学习方法,使得不依赖历史数据进行软件缺陷检测成为可能。

    黎铭 博士,副教授,博士生导师。主要从事软件挖掘、机器学习方面的研究工作。 在《IEEE Trans KDE》、IJCAI、ICML 等重要国际期刊和会议发表论文二十余篇。 应邀担任《Frontiers of Computer Science》青年 Associate Editor、 国际软件挖掘系列研讨会 SoftwareMining、PAKDD 首届博士研讨会 DSDM'11 的主席、KDD、ICDM、IJCAI、AAAI 等多种一流国际会议程序委员;现任 ACM 中国会议委员会委员(人工智能方向)、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、 中国人工智能学会机器学习专委会委员、江苏省计算机学会人工智能专委会秘书长等。 曾获得国家自然科学基金优秀青年科学基金、教育部新世纪人才等荣誉。

    聂长海
    南京大学
    homepage

    覆盖表生成蚁群算法:探索与挖掘

    覆盖表生成问题是组合测试的核心研究内容之一,目前已经有许多数学方法、贪心算法、搜算法用于求解这一问题。 蚁群算法作为一种能够有效求解组合优化问题的演化搜索算法,已经被应用到求解覆盖表生成问题中。 已有的研究工作表明蚁群算法适于求解一般覆盖表生成、变力度覆盖表生成以及覆盖表排序问题, 但算法结果与其他覆盖表生成方法相比并不具有优势。为了进一步探索与挖掘覆盖表生成蚁群算法的潜力, 我们进行了如下四个层次的工作:1)算法变种集成;2)算法参数配置优化;3)演化对象结构调整及演化策略改进; 4)利用分布式计算优化算法时间开销。实验结果表明,通过以上四个层次的改进,覆盖表生成蚁群算法的性能有了显著提升。

    前期注册已截止。未注册者亦可正常参加研讨会,欢迎各位参加 CSBSE 2015。


    请各位老师和同学在 6 月 10 日前提交注册。

    我们提供两种提交注册的方法,您可以选择任意一种方式:

    • 登录 CSBSE 2015 注册网站 提交注册,注册成功后您将收到我们的确认邮件
    • 或者下载并填写 CSBSE 2015 注册表, 将其发送到组委会邮箱 csbse2015 # 163.com

    本次研讨会将不收取注册费,食宿需自理。

    June 12, Friday

    14:00 – 22:00报到

    June 13, Saturday

    9:00 – 9:30开幕式
    9:30 – 10:30Session 1,Room 221,ECOLE 特邀报告,主持:周爱民

    An Optimization Algorithm Inspired by the Brainstorming Process

    史玉回,西交利物浦大学

    10:30 – 11:30Session 2,Room 221,特邀报告,主持:李征

    The Future of Search-Based Testing

    Phil McMinn,University of Sheffield, UK

    11:30 – 12:30午餐
    12:30 – 14:30Session 3,Room 111,主持:江贺

    Epistatic Genetic Algorithm for Test Case Prioritization

    李征,北京化工大学

    Search-based Programming

    李必信,东南大学

    Learning to Identify Software Defects when Historical Sample
    Modules are Unavailable

    黎铭,南京大学

    进化变异测试

    巩敦卫,中国矿业大学

    14:30 – 15:00茶歇
    15:00 – 17:00Session 4,Room 111,主持:巩敦卫

    基于搜索的软件项目管理 – 基于协同演化算法的人员分配与工作调度

    任健,北京航空航天大学

    覆盖表生成蚁群算法:探索与挖掘

    聂长海,南京大学

    基于搜索空间变换的软件工程

    江贺,大连理工大学

    软件形式化开发关键部件的选取 – 基于水波优化的方法

    郑宇军,浙江工业大学

    17:00 – 17:05闭幕

    Workshop Venue Address

    计算机科学与技术楼(常州楼)
    仙林大道 163 号南京大学仙林校区,栖霞区,南京,210023


    Route from Nanjing Lukou Airport (禄口机场)

    乘出租车约 48 分钟(约 61.8 公里),打车费用约 153 元

    乘公共交通约 2 小时 30 分钟,票价 9 元

    • 乘坐 S1 机场线 (南京南站方向),在南京南站下车
    • 站内换乘 地铁 3 号线 (林场方向),在大行宫站下车
    • 站内换乘 地铁 2 号线 (经天路方向),在南大仙林校区站下车

    Route from South Nanjing Railway Station (南京南站)

    乘出租车约 36 分钟(约 34.7 公里),打车费用约 88 元

    乘公共交通约 1 小时 30 分钟,票价 5 元

    • 乘坐 地铁 3 号线 (林场方向),在大行宫站下车
    • 站内换乘 地铁 2 号线 (经天路方向),在南大仙林校区站下车

    Route from Nanjing Railway Station (南京站)

    乘出租车约 24 分钟(约 18.4 公里),打车费用约 48 元

    乘公共交通约 1 小时 30 分钟,票价 5 元

    • 乘坐 地铁 3 号线 (秣周东路方向),在大行宫站下车
    • 站内换乘 地铁 2 号线 (经天路方向),在南大仙林校区站下车

    本次研讨会不安排住宿。南京大学仙林校区附近有一些酒店,请自行预定。

    您也可以选择在地铁 2 号线附近预定酒店。


    南京大学仙林校区留学生公寓 21 幢

    Phone: 025-89681068   |   025-89681078

    棉铭快捷酒店

    标间 228 元,单间 218 元

    Phone: 025-84668877


    悦宁宾馆

    标间 239 元

    Phone: 025-85339887

    英尊假日酒店

    标间 248 元,单间 228 元

    Phone: 025-85600777




    紫东会议中心(距会场约 8 公里)

    南京市栖霞区紫东路 2 号

    标间 368 元

    Phone: 025-85439999 | 151-9598-2938 (袁经理)

    For any issues about this workshop, please contact:

    Huayao Wu
    E-mail: csbse2015 # 163.com
    Department of Computer Science, Nanjing University, China