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Ttulo [PT]: Uma abordagem memtica para otimizar projeto de linha de produto de software
Ttulo [EN]: A memetic approach to optimize software product line design
Autor(es): Joo Choma Neto
Palavras-chave [PT]:

Software. Arquitetura de linha de produto. Busca multiobjetivo. Algoritmo gentico. Algoritmo memtico. Arquitetura de Linha de Produto de Software. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Genetic algorithm. Memetic algorithm. Multiobjective search. Product line architecture. Brazil.
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Thelma Elita Colanzi Lopes [Orientador] - UEM
Aline Maria Malachini Miotto Amaral - UEM
Jos Carlos Maldonado - USP
Resumo:
Resumo: Este trabalho voltado a aplicao de algoritmos memticos em projeto de arquitetura de Linha de Produto de Software (LPS). A Arquitetura de Linha de Produto (PLA) um dos artefatos mais importantes da LPS, pois contem todas as informaes necessrias para gerao dos produtos da LPS. Construir um projeto de PLA uma atividade difcil e altamente dependente do arquiteto de software. Dentre os problemas solucionados pela Search Based Software Engineering (SBSE), est o problema de otimizao de projetos de PLA, que busca encontrar melhores projetos de forma automtica utilizando algoritmos de busca multiobjetivo. Neste contexto, a abordagem MOA4PLA foi desenvolvida com objetivo de otimizar princpios bsicos de projeto, modularizao de caractersticas e extensibilidade de LPS de projeto de PLA por meio de algoritmos de busca multiobjetivo. Para automatizar a abordagem MOA4PLA foi desenvolvida a ferramenta OPLA-Tool, onde esto implementados os algoritmos de busca multiobjetivo baseados em algoritmos genticos (AG). Nesta ferramenta existe um mdulo chamado OPLA-Patterns responsvel pela aplicao de padres de projeto durante o processo de otimizao. Segundo o mapeamento sistemtico realizado, os algoritmos memticos (AM), que consistem da utilizao de AGs com busca local, tm alcanado melhores resultados em problemas de otimizao, se comparados ao AG. No entanto, no houve relatos da utilizao de algoritmos memticos para otimizao de projeto de PLA. Dessa forma, este trabalho aborda a aplicao de AMs para otimizao de projetos de PLAs, adaptando o operador de busca, Design Pattern Mutation Operator, proposto no OPLA-Patterns, como operador de busca local. Foram implementadas quatro verses distintas de AM, cada uma com um critrio de seleo. Estudos experimentais foram realizados para comparar as solues obtidas tanto pelo AG como pelas verses do AM. As comparaes envolveram anlises quantitativa e qualitativa das solues encontradas. De maneira geral, os estudos quantitativos indicaram que o AM encontrou melhores solues, em termos de fitness, quando comparado ao AG. J o estudo qualitativo apontou que as solues obtidas com o AM, no contexto da MOA4PLA, so boas do ponto de vista de arquitetos de software. O AM ainda necessita ser aprimorado com melhorias identificadas durante as etapas deste trabalho.

Abstract: This work is focused on the application of memetic algorithms in the Software Product Line (SPL) architecture design. Product Line Architecture (PLA) is one of the most important SPL artifacts since it contains all information needed to generate SPL products. Building a PLA design is a difficult and highly architect-dependent activity. PLA design could be modeled as an optimization problem to be solved by Search Based Software Engineering (SBSE). SBSE aims at automatically obtaining near-optimal solutions using multi-objective search algorithms. In this context, MOA4PLA approach was developed in order to optimize PLA design in terms of basic design principles, feature modularization and SPL extensibility, with the use of multi-objective search algorithms. OPLA-Tool automates MOA4PLA by using multi-objective search algorithms based on genetic algorithms (GA). In this tool there is a module called OPLA-Patterns responsible for applying design patterns during the optimization process. According to the systematic mapping performed, the memetic algorithms (MA), which consist of the use of Gas with local search, have achieved better results in optimization problems when compared with GA. However, there were no report on the use of memetic algorithms for PLA design optimization. Thus, this work deals with the application of MAs to optimize PLA design, adapting the search operator named Design Pattern Mutation Operator proposed in OPLA-Patterns as a local search operator. Four distinct versions of MA were implemented, each one with a different selection criterion. Experimental studies were carried out to compare the solutions obtained by both GA and four versions of MA through quantitative and qualitative analysis. In general, the quantitative studies indicated that the MA found better solutions in terms of fitness when compared with GA. The qualitative study pointed out that the solutions obtained with MA, in the context of MOA4PLA, are good from the software architects point of view. The MA still needs to be refined with improvements identified during the steps of this work.
Data da defesa: 31/07/2017
Cdigo: vtls000227104
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2017
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Thelma Elita Colanzi
Co-Orientador: Prof. Dr. Igor Fbio Steinmacher
Instituio: Universidade Estadual de Maring . Centro de Tecnologia . Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)
UEM: Departamento de Informtica

Responsavel: edson
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: joao-choma-dissertacao-2017.pdf
Tamanho: 8063 Kb (8256243 bytes)
Criado: 30-11-2017 15:58
Atualizado: 30-11-2017 16:13
Visitas: 227
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