Procedimento de validação de diagrama de classes de domínio baseado em análise ontológica para relacionamentos de agregação

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Catossi, Bruna Carolina de Melo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação; Mestrado em Ciência da Computação; UFV
• Palavras-chave em Português: Modelo conceitual; Diagrama de classe; Análise ontológica; Desenvolvimento de Software; Conceptual model; Class diagram; Ontological analysis; Software development; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2616

A dificuldade dos desenvolvedores de software para construir modelos conceituais fiéis à realidade é antiga. Existem algumas técnicas de análise ontológica para ajudar o modelador durante o processo de criação do diagrama de classes. No entanto, elas acabam não sendo práticas e não refletem os seus reais benefícios em suas aplicações, pois envolvem muitos conceitos filosóficos, o que as tornam complexas para modeladores comuns. Por esse motivo, procedimentos capazes de simplificar o entendimento desses conceitos e que se aproximam da realidade prática dos desenvolvedores tem surgido, como o PrOntoCon, que será discutido neste trabalho. O objetivo principal do PrOntoCon é guiar o modelador durante o processo de validação de um diagrama de classes UML para qualquer domínio, focando, especialmente, os relacionamentos de agregação/composição e de associação simples, visto que são os tipos de relacionamentos que geram mais dúvidas e controvérsias durante a modelagem. Assim, esse procedimento dá o suporte necessário para a correta identificação dessas relações, promovendo um estudo mais aprofundado sobre as restrições do domínio em questão. Portanto, o PrOntoCon combina o poder de modelagem da UML com a teoria da análise ontológica sobre relacionamentos parte-todo e de associação para criar um procedimento capaz de conceber modelos conceituais mais claros e confiáveis e que possam gerar sistemas mais robustos e manuteníveis.