This paper describes the method, which is developed by the authors to automated correction of software errors, which is based on the analysis of successful project fixes for the ABAP programming language available in open repositories. The method generates the candidates of patches based on predefined templates and ranks the results by the probability of successful application, which is determined by a probabilistic model using machine learning methods. The probabilistic model is formed by training on features, which are extracted from data from successful and unsuccessful patches of ABAP programs in open repositories. The developed method is tested on synthetic examples and real projects with errors in the ABAP language. As a result of the experiments, the method successfully generated some patches, which showed their efficiency. The results in accuracy and efficiency are comparable or superior to the results of experiments in similar works by other authors.

Описан разработанный подход к автоматизированному исправлению программных ошибок на основе анализа успешных исправлений проектов для языка программирования ABAP, имеющихся в открытых репозиториях. Подход основан на генерации кандидатов на исправления (патчей) по заранее определенным шаблонам и ранжирует полученные результаты по вероятности успешного применения, определяемой на основании вероятностной модели, полученной с помощью методов машинного обучения. Вероятностная модель формируется за счет обучения на свойствах, извлекаемых из данных успешных и неуспешных патчей ABAP-программ, доступных в открытых репозиториях. Разработанный подход протестирован как на искусственных примерах, так и на реальных проектах на языке ABAP с ошибками. В результате проведенных экспериментов успешно сформирован ряд патчей, которые показали свою работоспособность. Результаты по точности и эффективности сопоставимы или превосходят результаты экспериментов в аналогичных работах других авторов.

Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. — Электрон. журнал. — Периодичность: 4 раза в год. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. Vol. 13, № 2, 2020. — 1 файл (2,85 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j20-133.pdf>.