[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. / [en] This work investigates the use of Co-evolutionary Genetic
Algorithms in the
automation of the development process of object-oriented
software systems. The
software final quality depends mainly on the design
quality developed for the
same. During the design phase, different models are
developed anticipating
various visions of the end product, thus making possible
the software evaluation
before it is implemented. The synthesis of a software
model can, therefore, be
seen as an optimization problem where it seeks a better
configuration between the
contemplated elements for the object-oriented paradigm, as
classes, methods and
attributes, which follows the quality design criteria. The
work goal was to study a
way to synthesize designs of better quality through its
evolution by Coevolutionary
Genetic Algorithms. In order to assess the software
quality, it was
also investigated software quality metrics, such as:
Reusability, Flexibility,
Understandability, Functionality, Extensibility and
Effectiveness. These metrics
were applied in an evaluation function that, in turn, was
defined aiming at the
object-oriented design synthesis with a better quality. In
this problem, it is desired
to contemplate more than one objective at a time. For
this, the Pareto technique
for multi-objective problems was used.
The results were compared with designs produced by
specialists and its
characteristics analyzed. The GA performance in the
optimization process was
compared with the exhaustive search and, in all cases, the
model results were
superior.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7337 |
| Date | 25 October 2005 |
| Creators | THIAGO SOUZA MENDES GUIMARAES |
| Contributors | MARCO AURÉLIO CAVALCANTI PACHECO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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