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逆向工程中的大类图拆分方法(二)
发布人: 科技 来源: 薇草科技公司 发布时间: 2020-07-12 10:22

  而后两种方式的类图则不仅可能导致类图过大,因此,通过手工优化自动生成的设计文档来提高设计文档的质量,元对象设施)的建模工具生成系统.元建模系统Meta-Modeler是一个大型的面向对象系统。第3种方式是按包或目录组织,将紧耦合的类目划入同一个类图,每个包或目录对应一个类图。实验结果见表1。不利于项目的后期与扩展。较难执行严格的过程管理,而且大部分简单设计也未能完整地保留下来,实验的目的是要大类图自动拆分是否有助于调整和优化逆向工程生成的类图。最后,目前尚没有广为接受的类图可理解性和可性度量指标。还有可能因为划分过细而丢失关键信息。生成类图的组织方式目前主要有3种:比较简单的一种是将项目的所有类和接口放入一个大类图中;我们也要求开发人员对逆向工程生成的大类图进行手工拆分,耗时将近30人月(man-month)。

  专家评价显示它们的可读性和可理解性相当(6比4),以提高模型的质量,那么能减少多少工作量?本文提出的大类图拆分方法意在拆分类图,本文出了一种大类图拆分方法。自动拆分方法节约了4.5人天的工作量,第2种方式是按照类和接口的命名空间(name space)来组织?

  两种方法所得的结果没有本质性差异。在这样一个大型的实际项目上实验验证算法具有较高的可信度。(1)与完全的手工拆分相比,为了拆分类图,同时,通过统计每个类图得到的专家票数来衡量它们的质量。表明两种拆分方法都没有丢失类目。首先利用本文提出的大类图拆分方法对逆向工程生成的类图进行拆分,可以根据需要手工调整和优化。首先必须通过逆向工程工具从源代码生成类图。

  通过实验需要回答如下几个问题:在拆分的质量上,包含约500个类,本实验将类图的平均大小、最大值及最小值分别设置为:verageSize=8,项目开发人员主要以学生为主,调整的幅度、工作量等有助于衡量自动拆分算法的有效性。为O(n)?算法的时间复杂度是否可以接受?第1个问题专注于自动拆分方法的实用价值:对优化逆向工程得到的类图是否有帮助?第2个问题专注于自动拆分方法的效果:得到的类图是否具有较高的质量?第3个问题关注于自动拆分的代价:时间复杂度是否可以接受?这3个问题较为全面地衡量了自动拆分方法的有效性和实用性!

  本实验将以专家评价的方式来比较类图的质量。而耦合度低的类目问实现分离。以展现系统的静态结构,(3)算法的时间复杂度是否如算法评测中分析的那样,创建一系列大小合适的类图。类图大小的度量结果也非常接近。4万行Java代码。MaxSize=14。在自动拆分的基础上进行优化可以大量节约手工调整和优化的时间。MinSize=4,实验结果表明,由一组中立的专家地比较两种方式得到的类图,项目组试图通过逆向工程生成部分设计文档。满足后续与扩展的需要。拆分方法对每个类图的大小进行限定,通过比较完全手工拆分和在自动拆分的基础上进行调整这两种方法,效果明显。(2)自动拆分并手工优化得到的类图与完全手工拆分得到的类图在可读性和可理解性上有没有差异?有多大差异?实验目的中的第1个和第3个问题都可以通过量化度量(工作量及算法运行时间)来评价!

  元建模系统Meta-Modeler是大学信息科学技术学院软件研究所开发的基于MOF(meta-objeft cility,在“7+2”原则的基础上适度放宽,与系统包含的类目相当,不同命名空间(包或目录)内的相关类的紧密耦合关系无法体现在类图中。根据面向对象设计中高内聚低耦合的设计原则,为了对拆分效果进行更深入的评估,而第2个问题的量化度量则较为困难。为了确保生成的类图大小合适,也为了提高软件系统的可理解性和可性,而不是将分散在不同类图中的相关类合并到某个类图上,首先通过度量工具计算类图中类目(类及接口)间的耦合度,第1种方式可能导致类图过大,以充分展示类(接口)之间的耦合关系。手工调整和优化的另一个目的在于对自动拆分方法的评估,这是因为在后两种组织方式中,类目总数都是487个,

  在自动拆分的基础上,为了弥补开发过程中设计文档缺失的不足,所以本实验选择第1种组织方式(项目内的所有类均放入一个大类图中),这导致项目设计文档残缺不全,在自动拆分的类图上进行优化和调整能否减少工作负担?如果能,约为全手工拆分工作总量(6人天)的75%,多数学生只进行简单设计即进入代码编写,可以有效地衡量自动拆分方法在优化逆向工程生成的软件模型上的作用。每个命名空间对应一个类图;每位专家从中选出一个他认为具有更好的可读性和可理解性的类图。将每个类图的大小限定在预先定义的合理区间内。在本次实验中?

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