Combinaison des techniques de Bounded Model Checking et de programmation par contraintes pour l'aide à la localisation d'erreurs : exploration des capacités des CSP pour la localisation d'erreurs

Combining techniques of Bounded Model Checking and constraint programming to aid for error localization : exploration of CSP capacities for error localization

• Auteur / Autrice : Mohammed Bekkouche
• Direction : Michel Rueher, Hélène Collavizza
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/12/2015
• Etablissement(s) : Nice
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis
• Jury : Président / Présidente : Frédéric Precioso
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Michel Rueher, Hélène Collavizza, Frédéric Precioso, Laurence Pierre, Fabrice Bouquet, Yahia Lebbah
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurence Pierre, Fabrice Bouquet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation par contraintes

Débogage

Mots clés libres

Vérification de programme

Essai

Debogage

Localisation d'erreurs

Programmation par contraintes

Program verification

Testing

Debugging

Error localization

Constraint programming

LocFaults

BugAssist

Minimal Subsets Correction

Minimal Deviation Correction

Résumé

Un vérificateur de modèle peut produire une trace de contreexemple, pour un programme erroné, qui est souvent difficile à exploiter pour localiser les erreurs dans le code source. Dans ma thèse, nous avons proposé un algorithme de localisation d'erreurs à partir de contreexemples, nommé LocFaults, combinant les approches de Bounded Model Checking (BMC) avec un problème de satisfaction de contraintes (CSP). Cet algorithme analyse les chemins du CFG (Control Flow Graph) du programme erroné pour calculer les sous-ensembles d'instructions suspectes permettant de corriger le programme. En effet, nous générons un système de contraintes pour les chemins du graphe de flot de contrôle pour lesquels au plus k instructions conditionnelles peuvent être erronées. Ensuite, nous calculons les MCSs (Minimal Correction Sets) de taille limitée sur chacun de ces chemins. La suppression de l'un de ces ensembles de contraintes donne un sous-ensemble satisfiable maximal, en d'autres termes, un sous-ensemble maximal de contraintes satisfaisant la postcondition. Pour calculer les MCSs, nous étendons l'algorithme générique proposé par Liffiton et Sakallah dans le but de traiter des programmes avec des instructions numériques plus efficacement. Cette approche a été évaluée expérimentalement sur des programmes académiques et réalistes.

A model checker can produce a trace of counter-example for erroneous program, which is often difficult to exploit to locate errors in source code. In my thesis, we proposed an error localization algorithm from counter-examples, named LocFaults, combining approaches of Bounded Model-Checking (BMC) with constraint satisfaction problem (CSP). This algorithm analyzes the paths of CFG (Control Flow Graph) of the erroneous program to calculate the subsets of suspicious instructions to correct the program. Indeed, we generate a system of constraints for paths of control flow graph for which at most k conditional statements can be wrong. Then we calculate the MCSs (Minimal Correction Sets) of limited size on each of these paths. Removal of one of these sets of constraints gives a maximal satisfiable subset, in other words, a maximal subset of constraints satisfying the postcondition. To calculate the MCSs, we extend the generic algorithm proposed by Liffiton and Sakallah in order to deal with programs with numerical instructions more efficiently. This approach has been experimentally evaluated on a set of academic and realistic programs.