Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / As LPSs, alÃm do seu uso em aplicaÃÃes tradicionais, tÃm sido utilizadas no desenvolvimento de aplicaÃÃes que executam em dispositivos mÃveis e sÃo capazes de se adaptarem sempre que mudarem os elementos do contexto em que estÃo inseridas. Essas aplicaÃÃes, ao sofrerem alteraÃÃes devido a mudanÃas no seu ambiente de execuÃÃo, podem sofrer adaptaÃÃes inconsistentes e, consequentemente, comprometer o comportamento esperado. Por esse motivo, à essencial a criaÃÃo de um processo de verificaÃÃo que consiga checar a corretude e a consistÃncia dessas LPSS, bem como checar a corretude tanto dos produtos derivados como dos produtos adaptados dessas LPSs. Sendo assim, nesta tese de doutorado à proposto o PRECISE - um Processo de VerificaÃÃo Formal para Modelos de CaracterÃsticas de AplicaÃÃes MÃveis e SensÃveis ao Contexto. O PRECISE auxilia na identificaÃÃo de defeitos na modelagem da variabilidade de uma LPS para aplicaÃÃes mÃveis e sensÃveis ao contexto e, assim, minimiza problemas que ocorreriam durante a execuÃÃo dos produtos gerados a partir dessa LPS. à importante ressaltar que o PRECISE à definido com base em uma especificaÃÃo formal e em um conjunto de propriedades de boa formaÃÃo elaborados usando LÃgica de Primeira Ordem. Essa especificaÃÃo à um prÃ-requisito para a realizaÃÃo de uma modelagem da variabilidade sem ambiguidades. Para avaliar o PRECISE, uma validaÃÃo à realizada a partir da especificaÃÃo formal e das propriedades de boa formaÃÃo definidas no processo. Essa validaÃÃo tem como objetivo mostrar que o PRECISE consegue identificar defeitos, anomalias e inconsistÃncias existentes em um modelo de variabilidades de uma LPS para aplicaÃÃes mÃveis e sensÃveis ao contexto. Nessa validaÃÃo, cinco tÃcnicas diferentes sÃo utilizadas: Perfil UML, OCL, LÃgica Proposicional, Prolog e SimulaÃÃo. AlÃm de minimizar os defeitos e inconsistÃncias dos modelos de variabilidades das LPSs, o PRECISE ainda se beneficia da generalidade e flexibilidade intrÃnsecas à notaÃÃo formal usada na sua especificaÃÃo. / SPLc have been used to develop different types of applications, including the ones that run on mobile devices and are able to adapt when the context elements in which they are located change. These applications can change due to variations in their execution environment and inconsistent adaptations can occur, compromising the expected behavior. Then there is a need for creating a verification process to check the correctness and consistency of these SPLs as well as to check the correctness of both derived products and adapted products from these SPLs. Thus, this work proposes PRECISE - A Formal Verification Process for Feature Models of Mobile and Context-Aware Applications. PRECISE helps to identify defects in the variability modeling of an SPL for mobile and context-aware applications, minimizing problems that can take place during the execution of products generated from this SPL. It is worth noting that PRECISE is defined based on a formal specification and a set of well-formedness properties developed using First-Order Logic, which are prerequisites for the achievement of an unambiguous variability modeling. To evaluate PRECISE, a validation is performed from the formal specification and well-formedness properties defined in the process. This validation intends to show that PRECISE is able to identify defects, anomalies and inconsistencies in a variability model of an SPL for mobile and context-aware applications. In this validation, five different techniques are used: UML Profile, OCL, Propositional Logic, Prolog and Simulation. While minimizing the defects and inconsistencies in the variability models of an SPL, PRECISE still benefits from the generality and flexibility intrinsic to the formal notation used in its specification.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / As Linhas de produtos de software sÃo uma forma de maximizar o reuso de software, dado que proveem a customizaÃÃo de software em massa. Recentemente, Linhas de produtos de software (LPSs) tÃm sido usadas para oferecer suporte ao desenvolvimento de aplicaÃÃes sensÃveis ao contexto nas quais adaptabilidade em tempo de execuÃÃo à um requisito importante. Neste caso, as LPSs sÃo denominadas Linhas de produtos de software sensÃveis ao contexto (LPSSCs). O sucesso de uma LPSSC depende, portanto, da modelagem de suas caracterÃsticas e do contexto que lhe à relevante. Neste trabalho, essa modelagem à feita usando o diagrama de caracterÃsticas e o diagrama de contexto. Entretanto, um processo manual para construÃÃo e configuraÃÃo desses modelos pode facilitar a inclusÃo de diversos erros, tais como duplicaÃÃo de caracterÃsticas, ciclos, caracterÃsticas mortas e falsos opcionais sendo, portanto, necessÃrio o uso de tÃcnicas de verificaÃÃo de consistÃncia. A verificaÃÃo de consistÃncia neste domÃnio de aplicaÃÃes assume um papel importante, pois as aplicaÃÃes usam contexto tanto para prover serviÃos como para auto-adaptaÃÃo caso seja necessÃrio. Neste sentido, as adaptaÃÃes disparadas por mudanÃas de contexto podem levar a aplicaÃÃo a um estado indesejado. AlÃm disso, a descoberta de que algumas adaptaÃÃes podem levar a estados indesejados sà pode ser atestada durante a execuÃÃo pois o erro à condicionado à configuraÃÃo atual do produto. Ao considerar que tais aplicaÃÃes estÃo sujeitas a um grande volume de mudanÃas contextuais, a verificaÃÃo manual torna-se impraticÃvel. Logo, à interessante que seja possÃvel realizar a verificaÃÃo da consistÃncia de forma automatizada de maneira que uma entidade computacional possa realizar essas operaÃÃes. Dado o pouco suporte automatizado oferecido a esses processos, o objetivo deste trabalho à propor a automatizaÃÃo completa desses processos com uma ferramenta, chamada FixTure (FixTure), para realizar a verificaÃÃo da construÃÃo dos modelos de caracterÃsticas para LPSSC e da configuraÃÃo de produtos a partir desses modelos. A ferramenta FixTure tambÃm provà uma simulaÃÃo de situaÃÃes de contexto no ciclo de vida de uma aplicaÃÃo de uma LPSSC, com o objetivo de identificar inconsistÃncias que ocorreriam em tempo de execuÃÃo. / Software product lines are a way to maximize software reuse once it provides mass software customization. Software product lines (SPLs) have been also used to support contextaware applicationâs development where adaptability at runtime is an important issue. In this case, SPLs are known as Context-aware software product lines. Context-aware software product line (CASPL) success depends on the modelling of their features and relevant context. However, a manual process to build and configure these models can add several errors such as replicated features, loops, and dead and false optional features. Because of this, there is a need of techniques to verify the model consistency. In the context-aware application domain, the consistency verification plays an important role, since application in this domain use context to both provide services and self-adaptation, when it is needed. In this sense, context-triggered adaptations may lead the application to undesired state. Moreover, in some cases, the statement that a contex-triggered adaptation is undesired only can be made at runtime, because the error is conditioned to the current product configuration. Additionally, applications in this domain are submitted to large volumes of contextual changes, which imply that manual verification is virtually not viable. So, it is interesting to do consistency verification in a automated way such that a computational entity may execute these operations. As there is few automated support for these proccesses, the objective of this work is to propose the complete automation of these proccesses with a software tool, called FixTure, that does consistency verification of feature diagrams during their development and product configuration. FixTure tool also supports contextual changes simulation during the lifecycle of a CASPL application in order to identify inconsistencies that can happen at runtime.