En avsevärd mängd tid inom programvaruteknik spenderas på felsökning. I praktiken används främst felsökningsverktyg som möjliggör körning av ett program steg för steg och inställningsbrytpunkter. Denna felsökningsmetod är dock mycket tidskrävande och besvärlig. Det finns ett behov av verktyg som utför uppgiften att begränsa de mest sannolika felplatserna. Dessa verktyg måste slutföra denna uppgift med så lite användarinteraktion som möjligt och de beräknade resultaten måste vara fördelaktiga så att sådana verktyg tilltalar programmerare. För att komma på sådana verktyg presenterar vi tre varianter av den välkända spektrumbaserade fellokaliseringstekniken som förstärks genom att använda metoder från artificiell intelligens. Var och en av de tre kombinerade tillvägagångssätt överträffar den underliggande grundläggande metoden för diagnostisk noggrannhet. De framlagda tillvägagångssätten stöder därför hypotesen att det är fördelaktigt att kombinera tekniker från olika områden. Utöver införandet av dessa tekniker genomför vi en empirisk utvärdering, diskuterar öppna utmaningar med felsökning och skisserar möjliga lösningar.
I sin uppföljande studie, de REF kombinerade spektrum-baserade fel lokalisering och artificiell intelligens tekniker för att förbättra diagnostisk noggrannhet.
AI for the win: improving spectrum-based fault localization
{'venue': 'SOEN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}