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Some fundamentals of meta-modelling with applications to measurement of software artefact reuse

机译:元建模与应用程序的一些基础知识,用于测量软件伪像重用

摘要

This thesis proposes a meta-model based framework to investigate measurement ofudthe amount of reuse for a variety of software models. The framework was assessedudusing a prototype tool.udThe evaluation of the framework consisted of four phases that constitute theudexperiments conducted in the study. The phases are:ud• Software Model Type Classification. The framework is assessed to see if it canudclassify different kinds of software models.ud• Software Model Classification. The framework is assessed to see if it can classifyudand measure size related to the amount of reuse for different software models.ud• Measurement Testing. The framework is assessed to see if it can measure theudamount of reuse using a series of software models as test cases.ud• Automation assessment. The framework is assessed to identify the limits of itsudapplication for measurement of the amount of reuse.udFindings from this study indicated that most software model types selected could beudmeasured for the amount of reuse for different software models, provided that eachudsoftware model type is classified prior to measurement of reuse. This did not requireudeither additional programming or different software components in the prototype tooludfor different software models. Nor did the framework itself have to be modified atudmeta-level two, three, or four. Measurement of the amount of reuse using generationudprovided a reasonably accurate reflection of the actual contribution made using thisudreuse approach. Importing of software models using data entry and imported text file did work butudwas labour intensive. To automate this, tools specific to each software model typeudneed to be made to translate the software model into the text file format defined byudthe prototype tool. Measurement of reuse using composition for analysis and designudmodels was more realistic in its measurement than for source code models,udparticularly if the CASE tool used an import/export approach to the reuse of softwareudmodels. Measurement of the amount of reuse using composition for source code wasudinaccurate for practical purposes.udRecommendations for further research include the need to streamline theuddevelopment of tools for translation of software models, refine the framework toudinclude the concept of references for measuring internal reuse using composition, andudrefine the measurement of reuse for source code and repository-based reuse in CASEudtechnology.
机译:本文提出了一种基于元模型的框架,以研究对各种软件模型的重用量的度量。使用原型工具对框架进行了评估。对框架的评估包括四个阶段,构成了研究中进行的实验。这些阶段是: ud•软件模型类型分类。对框架进行评估,以查看是否可以 ud分类不同类型的软件模型。 ud•软件模型分类。对框架进行评估,看是否可以对不同软件模型的重用量进行分类和度量。 ud•度量测试。对该框架进行了评估,以查看是否可以使用一系列软件模型作为测试用例来衡量 uda重用。 ud•自动化评估。对该框架进行了评估,以确定其 ud应用程序在测量重用量方面的局限性。 ud研究表明,对于大多数选择的软件模型类型,可以 ud测量不同软件模型的重用量,前提是每个在评估复用率之前,先对udsoftware模型类型进行分类。对于不同的软件模型,这不需要不需要额外的编程或不需要在原型工具中使用不同的软件组件 ud。框架本身也不必在 udmeta级别的第二,第三或第四级进行修改。使用生成/重复测量来衡量重复使用量,可以合理准确地反映使用这种重复使用方法所做的实际贡献。使用数据输入和导入的文本文件导入软件模型确实可行,但劳动强度大。为了实现此目的,需要使用特定于每种软件模型类型的工具,以将软件模型转换为原型工具定义的文本文件格式。使用合成进行分析和设计 udmodel的重用度量在度量上比源代码模型更为现实,尤其是如果CASE工具使用导入/导出方法重用软件 udmodel。出于实用目的,使用源代码组成对重复使用量进行了测量。 ud进一步研究的建议包括需要简化 ud开发软件模型转换的工具,完善框架以 ud包括用于参考的概念使用合成来测量内部重用,并 u在CASE udtechnology中优化对源代码和基于存储库的重用的重用度量。

著录项

  • 作者

    Doroshenko Eugene Eric;

  • 作者单位
  • 年度 2005
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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