Uma abordagem para classificação e sugestão de atualizações em máquinas de estado a partir de mudanças no código-fonte.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: BARBOSA, Matheus de Oliveira.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8224
Resumo: Durante o processo de desenvolvimento de software, são elaborados diversos tipos de artefatos que representam níveis de abstrações e visões diferentes. Dentre estes artefatos, as Máquinas de Estado Comportamentais (ME) UML, são um dos modelos mais utilizados para representação do comportamento dinâmico do software. Devido às constantes mudanças que ocorrem no código-fonte do software, o comportamento ou características do sistema podem sofrer alterações, e com isso, as MEs podem necessitar, também, de atualizações, que demandam tempo e esforço. Neste trabalho, propomos uma abordagem para classificar e sugerir alterações nas MEs com base nas mudanças em código-fonte, tendo foco nos elementos de Estado e Transição. Essa abordagem é composta por uma taxonomia para alterações em MEs, um mapeamento entre as alterações em MEs e mudanças de código-fonte, um algoritmo capaz de classificar e sugerir essas alterações em MEs, e uma ferramenta que implementa o algoritmo proposto para utilização real. Foi realizado um estudo com projetos reais, onde foram avaliadas a precisão e cobertura da abordagem proposta, que alcançou uma taxa de precisão de 65,60% e uma cobertura de 50,80%. Desse modo, pode-se obter as alterações nas MEs e assim aplicá-las, necessitando de uma validação das sugestões, possibilitando uma redução de esforço nesse tipo de atividade.