Автоматизированная классификация изменений исходного кода на основе кластеризации метрик в процессе разработки программного обеспечения

• Автор: Князев, Евгений Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 126 с. : ил.

3.2. Результаты использования метода.

3.2.1. Внедрение метода при разработке системы vi

3.2.2. Применение метода при доработке системы i

3.2.3. Внедрение метода при разработке компонент системы

3.2.4. Внедрение метода при разработке системы еТиЮг .

3.2.5. Использование метода при анализе истории разработки системы vi

3.2.6. Общий эксперимент

3.2.7. Выводы по результатам экспериментов

3.3. Описание программного инструмента автоматизированной классификации изменений

3.4. Особенности реализации используемого алгоритма кластеризации в программном средстве

Выводы по главе 3.

Заключение
Темы перспективных исследований.
Список литературы


Основные положения диссертационной работы докладывались на научнометодической конференции Телематика СПб. X международной конференции по мягким вычислениям и измерениям СПб. СПбГУ ИТМО I Гб. Российского СевероЗападного регионального отделения I по компьютерным технологиям и инженерному менеджменту I i 8 i iii i i СПб. IV и V Межвузовской конференции молодых ученых СПбГУ ИТМО, , , XV Международной научнометодической конференции Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке СПб. Публикации. По теме диссертации опубликовано печатных работ, в том числе две статьи в журналах из списка ВАК. Результаты, приводимые в диссертации, опубликованные без соавторов, получены лично автором. В работах под номерами 1 и 7 в списке публикаций автором предложены способы использования автоматизированной классификации изменений. В работе 6 автором предложен способ расчета метрики покрытия изменения кода модульными тестами. В работах 2, 3 и 8 автором предложен метод автоматизированной классификации изменений на основе предложенного автором способа расчета метрик изменений и их кластеризации. Остальные результаты в статьях под номерами 1, 2, 3, 7 и 8 принадлежат соавтору. Структура диссертации. Диссертация изложена на 6 страницах и состоит из введения, трех глав и заключения. Список литературы содержит наименований. Работа иллюстрирована рисунком и содержит таблицы. В первой главе приведен обзор состояния проблемы классификации изменений исходного кода. Сформулированы достоинства и недостатки известных методов, а также задачи, которые должны быть решены в диссертации. Во второй главе исследована возможность автоматизации классификации изменений исходною кода методом кластеризации метрик. Обоснован выбор метода Агсредних с мерой близости объектов для кластеризации, основанной на косинусе угла между векторами метрик изменений. В третьей главе показано, для каких значений критериев качества на практике выполняется приведенная гипотеза. В этой главе приведено подробное описание вариантов применения автоматизированной классификации изменений в процессе разработки программ. Также в третьей главе описано внедрение в компании ЗАО Транзас Технологии автоматизированной классификации изменений исходного кода на основе кластеризации метрик. Системы контроля действий студентов в процессе обучения на судовом, крановом и других тренажерах. США и объектной обертки над реляционными базами данных i , США. В третьей главе описано также разработанное автором программное средство, реализующее предложенный в диссертации метод. В заключении описаны полученные в диссертации результаты. Перечисленные результаты получены в ходе выполнения совместных работ СПбГУ ИТМО и ЗАО Транзас Технологии и используются как при разработке программного обеспечения сложных систем, так и в учебном процессе. Глава 1. Описание методов классификации изменений, объединенных по указанным группам, приводится в разделах 1. Эвристические методы основываются на некоторых предположениях при классификации изменений исходного кода. Однако не всегда такие предположения подтверждаются на практике. Описание данных методов приведено ниже. В работе предложен метод автоматической классификации изменений кода, основанный на анализе комментариев к ним. Комментарий к каждому изменению задается разработчиком при его внесении в систему контроля версий. Изменения делятся на следующие классы исправление ошибки, реализация новой функциональности, общая поддержка кода. В комментариях к изменениям производится поиск слов, специфичных для каждого из классов изменений. Если вхождение слова найдено, изменению сопоставляется класс, описываемый этим словом. Например, слова ix исправлено, ошибка характеризуют класс исправление ошибки, а слова добавлено, i реализовано класс реализации новой функционал ьности. В работе 4 анализировались изменения программного кода нескольких программных систем, приведенных в табл. Таблица 1. Операционная система Март г. Операционная система Июнь г. Операционная система Октябрь г.