L'alignement de modèles est devenu un sujet d'intérêt pour la communauté de l'Ingénierie Dirigée par les Modèles. Le but est d'identifier des correspondances entre les éléments de deux métamodèles ou de deux modèles. Un scénario d'application important est la dérivation des transformations à partir des correspondances entre métamodèles. De plus, les correspondances entre modèles offrent un grand potentiel pour adresser d'autres besoins. L'établissement manuel de ces correspondances sur des (méta)modèles de grande taille demande une grande quantité de travail et est source d'erreurs. La communauté travaille donc à automatiser le processus en proposant plusieurs stratégies d'alignement formulées comme la combinaison d'un ensemble d'heuristiques. Un premier problème est alors que ces heuristiques sont limitées à certains formalismes de représentation au lieu d'être réutilisables. Un second problème réside dans la difficulté à évaluer systématiquement la qualité des stratégies. Cette thèse propose une approche pour résoudre les problèmes ci-dessus. Cette approche développe des stratégies dont les heuristiques sont faiblement couplées aux formalismes. Elle extrait un jeu de tests d'usage à partir d'un répertoire de modèles et elle utilise finalement un mégamodèle pour automatiser l'évaluation. Pour valider cette approche, nous développons le langage dédié AML construit sur la plateforme AmmA. Nous contribuons à la définition d'une bibliothèque d'heuristiques et de stratégies AML. Pour montrer que notre approche n'est pas limitée au domaine de l'IDM nous testons celle-ci dans le domaine des ontologies. Finalement, nous proposons trois cas d'étude attestant l'applicabilité des stratégies AML dans les domaines de la coévolution des modèles, de l'évaluation des métamodèles pivots et de la synchronisation des modèles
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00532926 |
| Date | 28 September 2010 |
| Creators | Garces, Kelly |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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