MARINHO, Fabiana Gomes. PRECISE - Um processo de verificação formal para modelos de características de aplicações móveis e sensíveis ao contexto. 2012. 181 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-12T19:42:02Z
No. of bitstreams: 1
2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:39:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:39:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5)
Previous issue date: 2012 / 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. / As LPSs, além do seu uso em aplicações tradicionais, têm sido utilizadas no desenvolvimento de aplicações que executam em dispositivos móveis e são capazes de se adaptarem sempre que mudarem os elementos do contexto em que estão inseridas. Essas aplicações, ao sofrerem alterações devido a mudanças no seu ambiente de execução, podem sofrer adaptações inconsistentes e, consequentemente, comprometer o comportamento esperado. Por esse motivo, é essencial a criação de um processo de verificação que consiga checar a corretude e a consistência dessas LPSS, bem como checar a corretude tanto dos produtos derivados como dos produtos adaptados dessas LPSs. Sendo assim, nesta tese de doutorado é proposto o PRECISE - um Processo de Verificação Formal para Modelos de Características de Aplicações Móveis e Sensíveis ao Contexto. O PRECISE auxilia na identificação de defeitos na modelagem da variabilidade de uma LPS para aplicações móveis e sensíveis ao contexto e, assim, minimiza problemas que ocorreriam durante a execução dos produtos gerados a partir dessa LPS. É importante ressaltar que o PRECISE é definido com base em uma especificação formal e em um conjunto de propriedades de boa formação elaborados usando Lógica de Primeira Ordem. Essa especificação é um pré-requisito para a realização de uma modelagem da variabilidade sem ambiguidades. Para avaliar o PRECISE, uma validação é realizada a partir da especificação formal e das propriedades de boa formação definidas no processo. Essa validação tem como objetivo mostrar que o PRECISE consegue identificar defeitos, anomalias e inconsistências existentes em um modelo de variabilidades de uma LPS para aplicações móveis e sensíveis ao contexto. Nessa validação, cinco técnicas diferentes são utilizadas: Perfil UML, OCL, Lógica Proposicional, Prolog e Simulação. Além de minimizar os defeitos e inconsistências dos modelos de variabilidades das LPSs, o PRECISE ainda se beneficia da generalidade e flexibilidade intrínsecas à notação formal usada na sua especificação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/18674 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Marinho, Fabiana Gomes |
| Contributors | Andrade, Rossana Maria de Castro |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds