Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

CFaults: Model-Based Diagnosis for Fault Localization in C Programs with Multiple Test Cases

Created by
  • Haebom

作者

Pedro Orvalho, Mikol a\v{s} Janota, Vasco Manquinho

概要

本論文は、多重エラーを含むCプログラムのための新しいエラー局在化技術であるCFaultsを提案する。 CFaultsは、複数の観測値を使用するモデルベースの診断(MBD)を利用して、すべての故障テストケースを統合されたMaxSAT式に集約します。これにより、すべての観測値の一貫性を確保し、エラーの局在化手順を簡素化します。 TCASとC-Pack-IPAsという2つのCプログラムベンチマークセットの実験の結果、CFaultsはBugAssistやSNIPERなどの他のFBFLアプローチよりも高速であり、冗長診断を生成せずに最小サブセット診断のみを生成することを示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
複数のエラーを持つCプログラムの効率的で正確なエラーの局在化を可能にします。
従来のFBFL方法よりも速い速度と最小サブセット診断を生成することで効率を向上させます。
すべての故障テストケースに対して一貫性を確保する。
Limitations:
Cプログラムにのみ適用可能であり、他のプログラミング言語への適用可能性にはさらなる研究が必要です。
使用されるベンチマークセットの規模は限られており、より多様で大規模なデータセットの検証が必要です。
MaxSATの公式作成と解決の複雑さによっては、パフォーマンスが低下する可能性があります。
👍