L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme du génie logiciel qui utilise les
modèles comme concepts de premier ordre à partir desquels la validation, le code, les tests
et la documentation sont dérivés. Ce paradigme met en jeu divers artefacts tels que les
modèles, les méta-modèles ou les programmes de transformation des modèles. Dans un
contexte industriel, ces artefacts sont de plus en plus complexes. En particulier, leur
maintenance demande beaucoup de temps et de ressources. Afin de réduire la complexité
des artefacts et le coût de leur maintenance, de nombreux chercheurs se sont intéressés au
refactoring de ces artefacts pour améliorer leur qualité.
Dans cette thèse, nous proposons d’étudier le refactoring dans l’IDM dans sa
globalité, par son application à ces différents artefacts. Dans un premier temps, nous
utilisons des patrons de conception spécifiques, comme une connaissance a priori, appliqués
aux transformations de modèles comme un véhicule pour le refactoring. Nous procédons
d’abord par une phase de détection des patrons de conception avec différentes formes et
différents niveaux de complétude. Les occurrences détectées forment ainsi des opportunités
de refactoring qui seront exploitées pour aboutir à des formes plus souhaitables et/ou plus
complètes de ces patrons de conceptions.
Dans le cas d’absence de connaissance a priori, comme les patrons de conception,
nous proposons une approche basée sur la programmation génétique, pour apprendre des
règles de transformations, capables de détecter des opportunités de refactoring et de les
corriger. Comme alternative à la connaissance disponible a priori, l’approche utilise des
exemples de paires d’artefacts d’avant et d’après le refactoring, pour ainsi apprendre les
règles de refactoring. Nous illustrons cette approche sur le refactoring de modèles. / Model-Driven Engineering (MDE) is a software engineering paradigm that uses models as
first-class concepts from which validation, code, testing, and documentation are derived.
This paradigm involves various artifacts such as models, meta-models, or model
transformation programs. In an industrial context, these artifacts are increasingly complex.
In particular, their maintenance is time and resources consuming. In order to reduce the
complexity of artifacts and the cost of their maintenance, many researchers have been
interested in refactoring these artifacts to improve their quality.
In this thesis, we propose to study refactoring in MDE holistically, by its application
to these different artifacts. First, we use specific design patterns, as an example of prior
knowledge, applied to model transformations to enable refactoring. We first proceed with a
detecting phase of design patterns, with different forms and levels of completeness. The
detected occurrences thus form refactoring opportunities that will be exploited to implement
more desirable and/or more complete forms of these design patterns.
In the absence of prior knowledge, such as design patterns, we propose an approach
based on genetic programming, to learn transformation rules, capable of detecting
refactoring opportunities and correcting them. As an alternative to prior knowledge, our
approach uses examples of pairs of artifacts before and after refactoring, in order to learn
refactoring rules. We illustrate this approach on model refactoring.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/25928 |
| Date | 05 1900 |
| Creators | Mokaddem, Chihab eddine Mohamed Omar |
| Contributors | Sahraoui, Houari, Syriani, Eugene |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
Page generated in 0.0836 seconds