Les lignes de produits logiciels (LdPs) permettent la dérivation d'une famille de produits basés sur une gestion de la variabilité. Les LdPs utilisent des configurations de caractéristiques afin de satisfaire les besoins de chaque client et, de même, permettre une réutilisation systématique en utilisant des assets réutilisables. L’approche capitalisant sur des variantes des produits existants est appelé une approche extractive pour l'adoption de LdPs. L’identification des caractéristiques est nécessaire pour analyser la variabilité d’un ensemble de variantes. Il est également nécessaire de localiser les éléments associés à ces caractéristiques. Les contraintes entre ces caractéristiques doivent être identifiées afin de garantir la sélection de configurations valides. Par ailleurs, il faut construire les assets réutilisables et synthétiser un modèle de caractéristiques. Cette thèse présente BUT4Reuse (Bottom-Up Technologies for Reuse), un framework unifié, générique et extensible pour l’adoption extractive de LdPs. Une attention particulière est accordée à des scénarios de développement dirigée par les modèles. Nous nous concentrons aussi sur l'analyse des techniques en proposant un benchmark pour la localisation de caractéristiques et une technique d’identification de familles de variantes. Nous présentons des paradigmes de visualisation pour accompagner les experts du domaine dans le nommage de caractéristiques et aider à la découverte de contraintes. Finalement, nous étudions l'exploitation des variantes pour l'analyse de la LdP après sa création. Nous présentons une approche pour trouver des variantes pertinentes guidée par des évaluations des utilisateurs finaux. / Software Product Lines (SPLs) enable the derivation of a family of products based on variability management techniques. Inspired by the manufacturing industry, SPLs use feature configurations to satisfy different customer needs, along with reusable assets to allow systematic reuse. Capitalizing on existing variants by extracting the common and varying elements is referred to as extractive approaches for SPL adoption. Feature identification is needed to analyse the domain variability. Also, to identify the associated implementation elements of the features, their location is needed. In addition, feature constraints should be identified to guarantee that customers are not able to select invalid feature combinations. Then, the reusable assets associated to the features should be constructed. And finally, a comprehensive feature model need to be synthesized. This dissertation presents Bottom-Up Technologies for Reuse (BUT4Reuse), a unified, generic and extensible framework for mining software artefact variants. Special attention is paid to model-driven development scenarios. We also focus on benchmarks and in the analysis of variants, in particular, in benchmarking feature location techniques and in identifying families of variants in the wild for experimenting with feature identification techniques. We present visualisation paradigms to support domain experts on feature naming and to support on feature constraints discovery. Finally, we investigate and discuss the mining of artefact variants for SPL analysis once the SPL is already operational. Concretely, we present an approach to find relevant variants within the SPL configuration space guided by end user assessments.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016PA066344 |
| Date | 18 October 2016 |
| Creators | Martinez, Jabier |
| Contributors | Paris 6, Université du Luxembourg, Le Traon, Yves, Ziane, Mikal |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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