(Semi-)automatiserad diagnos av programvarufel kan drastiskt öka felsökningseffektiviteten, förbättra tillförlitligheten och tiden till marknaden. Nuvarande automatiska diagnostekniker är främst av statistisk natur och, trots typiska defekttätheter, inte uttryckligen överväga flera fel, som också visas av populariteten av singel-fel riktmärke uppsättningen av program. Vi presenterar ett resonemang tillvägagångssätt, som kallas Zoltar-M (ultiple fel), som ger flera fel diagnoser, rankas efter deras sannolikhet. Även om tillämpningen av Zoltar-M på program med många fel kräver heuristik (handel-off fullständighet) för att minska den inneboende computational komplexitet, teori samt experiment på syntetiska programmodeller och flera fel programversioner tillgängliga från programvaran infrastruktur arkiv (SIR) visar att för flera felprogram detta tillvägagångssätt kan överträffa statistiska tekniker, särskilt spektrum-baserade fel lokalisering (SFL). Som en bieffekt av denna forskning presenterar vi en ny SFL variant, kallad Zoltar-S (ingle fel), som är optimal för singel-fel program, överträffar alla andra varianter kända hittills.
Abreu m.fl. REF föreslår en spektrumbaserad multi-fel localization metod som kallas Zoltar-M som integrerar SFL med modellbaserad diagnos.
Simultaneous debugging of software faults
{'venue': 'J. Syst. Softw.', 'journal': 'J. Syst. Softw.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}