Ent?te

Logo du LIFL

Depuis le 1er janvier 2015 le LIFL et le LAGIS forment le laboratoire CRIStAL

  1. News

Thesis of

Matias Sebastien Martinez

Friday 10 October 2014
Amphithéâtre de l'IRCICA

Extraction et l'analyse de connaissance pour la réparation automatique de bugs

Directeur de Thèse: Laurence Duchien et Martin Monperrus Rapporteurs : Yves Ledru, Universite de Grenoble 1 - France Tom Mens, Universite de Mons - Belgique Membres : Philippe Preux, Universite Lille 3 - France Diego Garbervetsky, University of Buenos Aires - Argentina

La correction des défauts logiciels est une activité fréquente dans le cycle de vie du logiciel. Cette activité vise à éliminer l'écart entre le comportement attendu d'un programme et ce qu'il fait réellement. Ces dernières années, plusieurs approches automatiques de réparation de logiciels ont vu le jour pour synthétiser automatiquement des corrections des défauts.

Malheureusement, cela est une activité difficile et coûteuse.

Nous visons à ajouter aux approches des stratégies pour optimiser la recherche des solutions.

Nous réalisons des études empiriques sur les changements du logiciel au cours de son histoire, pour comprendre comment le logiciel est réparé  par les développer. Nous présentons aussi une stratégie d’optimisation qui utilise cette information extraite.

Pour valider les approches et les stratégies, nous nous concentrons sur l'évaluation des méthodes de réparation automatique. Nous visons à introduire des  procédures qui définissent comment les recherches peuvent évaluer ses approches de réparation de manière significative. Pour exemple, la performance d’une approche de réparation dépend des jeux de données de défauts que les recherches utilisent dans l’évaluation de cette approche. Nous définissons d'abord une méthode pour définir des jeux de données de défauts qui réduisent au minimum la possibilité de résultats biaisés. Ensuite, nous présentons un jeu de données qui comprend un type particulier de défaut: les défauts en instructions conditionnelles. Finalement, nous cherchons à mesurer la réparabilité de ce type de défaut en évaluant trois approches de réparation automatique du logiciel

Ours

UMR 8022 - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille - Copyright © 2012 Sophie TISON - Crédits & Mentions légales

Page respectant XHTML et CSS.

Pour tout commentaire / Comments and remarks : webmaster