[pt] APOIO À SÍNTESE DE MODELOS ESTRUTURAIS DE SOFTWARE ORIENTADO A OBJETOS UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS CO-EVOLUCIONÁRIOS

• Autor(a) principal: THIAGO SOUZA MENDES GUIMARAES
• Data de Publicação: 2005
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7337&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7337&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7337
• topic: [pt] ALGORITMO GENETICO; [pt] METRICAS DE QUALIDADE; [pt] QUALIDADE DE SOFTWARE; [pt] CO-EVOLUCAO; [pt] ENGENHARIA DE SOFTWARE; [en] GENETIC ALGORITHM; [en] QUALITY METRICS; [en] SOFTWARE QUALITY; [en] CO-EVOLUTION; [en] SOFTWARE ENGINEERING

[pt] Esta dissertação investiga o uso de Algoritmos Genéticos Co-evolucionários na automatização do processo de desenvolvimento de Sistemas de Software Orientados a Objetos. A qualidade final do software depende principalmente da qualidade da modelagem desenvolvida para o mesmo. Durante a fase de modelagem, diversos modelos são desenvolvidos antecipando diversas visões do produto final, e possibilitando a avaliação do software antes mesmo que ele seja implementado. A síntese de um modelo de software pode, portanto, ser vista como um problema de otimização onde se busca uma melhor configuração entre os elementos contemplados pelo paradigma de orientação a objetos, como classes, métodos e atributos, que atenda a critérios de qualidade de design. O objetivo do trabalho foi estudar uma forma de sintetizar modelagens de maior qualidade através da evolução por Algoritmos Genéticos Co- evolucionários. Para avaliar a modelagem do software, foram investigadas métricas de qualidade de software tais como: Reutilização, Flexibilidade, Inteligibilidade, Funcionalidade, Extensibilidade e Efetividade. Essas métricas foram aplicadas na função de avaliação, que por sua vez, foi definida objetivando a síntese de uma modelagem de software orientado a objetos com uma maior qualidade. Neste problema, deseja-se contemplar mais de um objetivo ao mesmo tempo. Para isso, foi utilizada a técnica de Pareto para problemas multi- objetivos. Os resultados obtidos foram comparados com modelagens produzidas por especialistas e as suas características analisadas. O desempenho do AG no processo de otimização foi comparado com o da busca aleatória e, em todos os casos, os resultados obtidos pelo modelo foram sempre superiores.