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Depuração: Localização Automática de Falhas
| dc.contributor.advisor | Sampaio, Alberto António Chalupa | |
| dc.contributor.author | Sampaio, Carla Manuela Ferreira | |
| dc.date.accessioned | 2021-08-30T14:46:14Z | |
| dc.date.available | 2022-07-28T00:30:53Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Developing a bug free software its impossible without the task of debugging. Due to the increasing complexity and size of software, it gets harder to find and fix these errors which lead to higher development costs. Therefore, software engineers try to either prevent the errors or debug them as fast as possible. Debugging is not only inevitable, but so difficult that it often consumes more time than creating the bogus piece of software. For this reason, researchers invested a considerable amount of effort in developing fault localization techniques and tools for supporting various debugging tasks. Fault localization has been an active area of research, leading to the creation of several tools, such as Aletheia. Spectrum-based Fault Localization (SFL), the technique behind the outlined tool, is a statistical debugging technique that relies on code coverage information. However, there is always a way to improve the effectiveness of this tool. This thesis, proposes an approach to overcome some challenges presented in the fault localization tool Aletheia and its integration with the similarity coefficient. This approach, tries to overcome the null symmetry when comparing the statements covered in the passed tests to the uncovered statements in the failed tests. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Desenvolver um software livre de erros é impossível sem efetuar depuração. Devido ao crescimento da complexidade e ao crescimento do software, torna-se mais difícil encontrar e corrigir esses erros que levam a custos de desenvolvimento mais elevados. Portanto, os engenheiros de software tentam evitar ou depurá-los o mais rápidamente possível. A depuração não é só inevitável,mas tão difícil que geralmente consome mais tempo do que criar o erro em si. Por esta razão, pesquisadores investiram uma quantidade considerável de esforço no desenvolvimento de técnicas de localização de erros e ferramentas para suportar várias tarefas de depuração. A localização de erros tem sido uma área ativa de pesquisa, levando à criação de várias ferramentas, como o Aletheia. A localização de falhas baseada em espectro (SFL), a técnica por trás da ferramenta descrita, é uma técnica de depuração estatística que se baseia em informações de cobertura de código. No entanto, sempre existe uma maneira de melhorar a eficácia desta ferramenta. Esta tese, propõe uma abordagem para superar alguns desafios apresentados na ferramenta de localização de falhas Aletheia e sua integração com o coeficiente de similaridade. Essa abordagem tenta superar a simetria nula ao comparar as instruções cobertas nos testes aprovados com as instruções descobertas nos testes que falharam. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202758818 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/18263 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Automated Debugging | pt_PT |
| dc.subject | Spectrum-based Fault Localization | pt_PT |
| dc.subject | Fault Localization | pt_PT |
| dc.subject | Debugging | pt_PT |
| dc.subject | Bug | pt_PT |
| dc.title | Depuração: Localização Automática de Falhas | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática - Engenharia de Software | pt_PT |
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