TH ESE Mohamed H edi TOUATI TEST ET ... - Laboratoire TIMA
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Chapitre 4. | Approches en vue du Diagnostic |<br />
Les resultats de ces sessions de diagnostic sont resumes dans le tableau 4.2. On<br />
remarquera que le session S2 donne des resultats m<strong>edi</strong>ocres car une grande ambigute<br />
persiste au niveau de la localisation. Dans la session S1, on a utilise l'heuristique<br />
"Known,as,good" pour la discrimination des candidats. Les resultats se sont alors<br />
nettement ameliores.<br />
Session Bloc Blocs Candidats<br />
Correct Fautifs Presumes Fautifs<br />
S1 not5 1 nor12 nor13<br />
S2 2 nor12 7 blocs<br />
not4 13 blocs<br />
Tableau 4.2: resultats des sessions de diagnostic<br />
4.3 Approche Developpee en vue du diagnostic<br />
L'importante quantite d'information a gerer pour les gros systemes (taille des bases<br />
de connaissances), le temps d'execution de l'interpreteur Prolog ainsi que la diculte<br />
d'integrer ecacement PESTICIDE a unenvironnement unie sous Unix nous ont<br />
pousse a rechercher une autre solution pour eectuer le diagnostic. Cette solution<br />
doit repondre aux criteres suivants :<br />
, Simplicite de mise en uvre<br />
, Necessite d'appliquation a tout type de systemes (c'est,a,dire sequentiels et<br />
combinatoires).<br />
, Independance de tout modele de fautes.<br />
, Rapidite d'execution et faible occupation d'espace memoire<br />
Parmi les solutions possibles, nous avons opte pour une methode basee sur une<br />
approche semi-qualitative. C'est une methode qui opere en trois phases successives :<br />
Une premiere phase responsable de la generation des candidats. Elle repose sur<br />
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