Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5170
Título: Otimização de arquitetura de software utilizando sistema de colônia de formigas
Autor(es): Medeiros, Mariane Affonso
Orientador(es): Silva, Marco Aurélio Graciotto
Palavras-chave: Engenharia de software
Arquitetura de software
Programação heurística
Software engineering
Software architecture
Heuristic programming
Data do documento: 22-Jun-2016
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Referência: MEDEIROS, Mariane Affonso. Otimização de arquitetura de software utilizando sistema de colônia de formigas. 2016. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2016.
Resumo: O design arquitetural é uma fase crítica no desenvolvimento do software, pois decisões tomadas nesta fase têm um impacto significativo no custo e qualidade do sistema final. Um dos grandes problemas enfrentados pela arquitetura de software é o alto índice de mudança que esta sofre ao longo do desenvolvimento e o fato de ser uma tarefa dependente do engenheiro de software. Para resolver esse problema métodos de otimização arquitetural vêm sendo utilizados para propor diretrizes e recomendações a fim de identificar elementos arquiteturais, recuperar e otimizar arquiteturas. Objetivo: A fim de evitar mudanças arquiteturais ao longo do desenvolvimento e tornar a atividade menos dependente do arquiteto, este trabalho investiga a utilização da metaheurística colônia de formigas (ACO) para otimização arquitetural quanto a manutenibilidade de sistemas baseado em componentes. Método: Para utilizar o Ant Colony Optimization (ACO) para problemas de otimização arquitetural, primeiro definimos o tipo da arquitetura de entrada aceita pelo algoritmo, arquitetura baseada em componentes. Em seguida definimos o modelo de representação da arquitetura. Somente então definimos a forma de representação da arquitetura para o algoritmo. Após isso, determinamos a métrica de qualidade arquitetural usada para avaliar uma solução e a métrica para analisar o estilo arquitetural. Resultados: O método proposto foi avaliado a partir de experimentos, aplicando o algoritmo em um sistema real e observando se a otimização é satisfatória. Considerando a métrica de qualidade arquitetural adotada (MQ), o ACO obteve resultados satisfatórios, gerando soluções com valores MQ maiores que a arquitetura original. Conclusões: O método proposto mostrou-se eficiente para encontrar soluções boas a partir da métrica adotada.
Abstract: Architectural design is a critical phase of system development, because decisions taken in this phase have an important impact over the cost and quality of final system. One of the biggest problems faced by software architecture is the high cost of changes and the high dependency on the software engineer. To solve this problem, architectural optimization methods have been used to propose guidelines and recommendations to identify architectural elements, recover and optimize architectures. Objective: In order to avoid architectural changes during development and to make this activity less dependent of the software architect, this work investigates the utilization of ant colony methaheuristic to optimizate the architecture. Method: Firstly, the use of ACO to architectural optimization problems requires use to define the type of architecture accepted by the algorithm, which was component based architecture for our study. Then, we define a representation model of architecture. Finally, we determined the architectural quality metric used to evaluate the solution and the metric to analyze the architectural style. Results: The proposed method was evaluated using experiments with an existent software, observing if the architecture optimization was satisfactory. Considering the adopted quality metric, Modularization Quality (MQ), ACO achieved satisfactory results, generating solutions with higher MQ values than original architecture values. Conclusions: The proposed method proved efficient to find good solutions considering the adopted quality metric.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5170
Aparece nas coleções:CM - Ciência da Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
CM_COCIC_2016_1_02.pdf885,43 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.