本文致力于将基于模型的诊断方法应用在程序诊断上,以一种简单的命令式程序语言IMP编写的程序为诊断对象,提出了一种以算子分量矩阵为模型的程序诊断方法。算子分量矩阵模型将一个程序表示为在特定的状态空间下的若干个以算子分量来描述的状态迁移矩阵的乘积形式,通过引入特征算子分量和形式算子分量,可以很方便地计算出程序中蕴含的黑盒依赖和白盒依赖关系。通过对这些依赖关系的分析可以快速的得到关于某个输出变量的程序分片。该模型表示方法不仅可以表示依赖关系,还可以表示求值关系,有很强的表达能力,并且其表示形式统一、简洁。在基于模型的诊断思想下,如果一个变量(出现)的观察值和期望值不一致,那么关于这个变量(出现)的程序分片是一个冲突集,然后可以通过求解这些冲突集的碰集来得到诊断。很明显我们利用矩阵运算的数学方法比起用逻辑推理的方法能更快地求出冲突集。一般来讲,仅通过依赖关系得到的分片较大,因此候选诊断也很多。本文提出了一种基于值域分析的方法来对候选诊断进行鉴别,排除一些非溯因的诊断。本文最后还提出了一种通过遗传编程来自动纠正程序错误的方法,提出了对IMP程序的哥德尔二叉树的编码方式,用子树交换的交叉算子和有限定的变异算子来实现进化,并通过编制实验系统来验证该方法的收敛性。