950 resultados para NiPAT, code pattern analysis, object-oriented programming languages
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The development of correct programs is a core problem in computer science. Although formal verification methods for establishing correctness with mathematical rigor are available, programmers often find these difficult to put into practice. One hurdle is deriving the loop invariants and proving that the code maintains them. So called correct-by-construction methods aim to alleviate this issue by integrating verification into the programming workflow. Invariant-based programming is a practical correct-by-construction method in which the programmer first establishes the invariant structure, and then incrementally extends the program in steps of adding code and proving after each addition that the code is consistent with the invariants. In this way, the program is kept internally consistent throughout its development, and the construction of the correctness arguments (proofs) becomes an integral part of the programming workflow. A characteristic of the approach is that programs are described as invariant diagrams, a graphical notation similar to the state charts familiar to programmers. Invariant-based programming is a new method that has not been evaluated in large scale studies yet. The most important prerequisite for feasibility on a larger scale is a high degree of automation. The goal of the Socos project has been to build tools to assist the construction and verification of programs using the method. This thesis describes the implementation and evaluation of a prototype tool in the context of the Socos project. The tool supports the drawing of the diagrams, automatic derivation and discharging of verification conditions, and interactive proofs. It is used to develop programs that are correct by construction. The tool consists of a diagrammatic environment connected to a verification condition generator and an existing state-of-the-art theorem prover. Its core is a semantics for translating diagrams into verification conditions, which are sent to the underlying theorem prover. We describe a concrete method for 1) deriving sufficient conditions for total correctness of an invariant diagram; 2) sending the conditions to the theorem prover for simplification; and 3) reporting the results of the simplification to the programmer in a way that is consistent with the invariantbased programming workflow and that allows errors in the program specification to be efficiently detected. The tool uses an efficient automatic proof strategy to prove as many conditions as possible automatically and lets the remaining conditions be proved interactively. The tool is based on the verification system PVS and i uses the SMT (Satisfiability Modulo Theories) solver Yices as a catch-all decision procedure. Conditions that were not discharged automatically may be proved interactively using the PVS proof assistant. The programming workflow is very similar to the process by which a mathematical theory is developed inside a computer supported theorem prover environment such as PVS. The programmer reduces a large verification problem with the aid of the tool into a set of smaller problems (lemmas), and he can substantially improve the degree of proof automation by developing specialized background theories and proof strategies to support the specification and verification of a specific class of programs. We demonstrate this workflow by describing in detail the construction of a verified sorting algorithm. Tool-supported verification often has little to no presence in computer science (CS) curricula. Furthermore, program verification is frequently introduced as an advanced and purely theoretical topic that is not connected to the workflow taught in the early and practically oriented programming courses. Our hypothesis is that verification could be introduced early in the CS education, and that verification tools could be used in the classroom to support the teaching of formal methods. A prototype of Socos has been used in a course at Åbo Akademi University targeted at first and second year undergraduate students. We evaluate the use of Socos in the course as part of a case study carried out in 2007.
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Nous proposons une approche probabiliste afin de déterminer l’impact des changements dans les programmes à objets. Cette approche sert à prédire, pour un changement donné dans une classe du système, l’ensemble des autres classes potentiellement affectées par ce changement. Cette prédiction est donnée sous la forme d’une probabilité qui dépend d’une part, des interactions entre les classes exprimées en termes de nombre d’invocations et d’autre part, des relations extraites à partir du code source. Ces relations sont extraites automatiquement par rétro-ingénierie. Pour la mise en oeuvre de notre approche, nous proposons une approche basée sur les réseaux bayésiens. Après une phase d’apprentissage, ces réseaux prédisent l’ensemble des classes affectées par un changement. L’approche probabiliste proposée est évaluée avec deux scénarios distincts mettant en oeuvre plusieurs types de changements effectués sur différents systèmes. Pour les systèmes qui possèdent des données historiques, l’apprentissage a été réalisé à partir des anciennes versions. Pour les systèmes dont on ne possède pas assez de données relatives aux changements de ses versions antécédentes, l’apprentissage a été réalisé à l’aide des données extraites d’autres systèmes.
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Les logiciels sont en constante évolution, nécessitant une maintenance et un développement continus. Ils subissent des changements tout au long de leur vie, que ce soit pendant l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou la correction de bogues dans le code. Lorsque ces logiciels évoluent, leurs architectures ont tendance à se dégrader avec le temps et deviennent moins adaptables aux nouvelles spécifications des utilisateurs. Elles deviennent plus complexes et plus difficiles à maintenir. Dans certains cas, les développeurs préfèrent refaire la conception de ces architectures à partir du zéro plutôt que de prolonger la durée de leurs vies, ce qui engendre une augmentation importante des coûts de développement et de maintenance. Par conséquent, les développeurs doivent comprendre les facteurs qui conduisent à la dégradation des architectures, pour prendre des mesures proactives qui facilitent les futurs changements et ralentissent leur dégradation. La dégradation des architectures se produit lorsque des développeurs qui ne comprennent pas la conception originale du logiciel apportent des changements au logiciel. D'une part, faire des changements sans comprendre leurs impacts peut conduire à l'introduction de bogues et à la retraite prématurée du logiciel. D'autre part, les développeurs qui manquent de connaissances et–ou d'expérience dans la résolution d'un problème de conception peuvent introduire des défauts de conception. Ces défauts ont pour conséquence de rendre les logiciels plus difficiles à maintenir et évoluer. Par conséquent, les développeurs ont besoin de mécanismes pour comprendre l'impact d'un changement sur le reste du logiciel et d'outils pour détecter les défauts de conception afin de les corriger. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions. La première contribution concerne l'évaluation de la dégradation des architectures logicielles. Cette évaluation consiste à utiliser une technique d’appariement de diagrammes, tels que les diagrammes de classes, pour identifier les changements structurels entre plusieurs versions d'une architecture logicielle. Cette étape nécessite l'identification des renommages de classes. Par conséquent, la première étape de notre approche consiste à identifier les renommages de classes durant l'évolution de l'architecture logicielle. Ensuite, la deuxième étape consiste à faire l'appariement de plusieurs versions d'une architecture pour identifier ses parties stables et celles qui sont en dégradation. Nous proposons des algorithmes de bit-vecteur et de clustering pour analyser la correspondance entre plusieurs versions d'une architecture. La troisième étape consiste à mesurer la dégradation de l'architecture durant l'évolution du logiciel. Nous proposons un ensemble de m´etriques sur les parties stables du logiciel, pour évaluer cette dégradation. La deuxième contribution est liée à l'analyse de l'impact des changements dans un logiciel. Dans ce contexte, nous présentons une nouvelle métaphore inspirée de la séismologie pour identifier l'impact des changements. Notre approche considère un changement à une classe comme un tremblement de terre qui se propage dans le logiciel à travers une longue chaîne de classes intermédiaires. Notre approche combine l'analyse de dépendances structurelles des classes et l'analyse de leur historique (les relations de co-changement) afin de mesurer l'ampleur de la propagation du changement dans le logiciel, i.e., comment un changement se propage à partir de la classe modifiée è d'autres classes du logiciel. La troisième contribution concerne la détection des défauts de conception. Nous proposons une métaphore inspirée du système immunitaire naturel. Comme toute créature vivante, la conception de systèmes est exposée aux maladies, qui sont des défauts de conception. Les approches de détection sont des mécanismes de défense pour les conception des systèmes. Un système immunitaire naturel peut détecter des pathogènes similaires avec une bonne précision. Cette bonne précision a inspiré une famille d'algorithmes de classification, appelés systèmes immunitaires artificiels (AIS), que nous utilisions pour détecter les défauts de conception. Les différentes contributions ont été évaluées sur des logiciels libres orientés objets et les résultats obtenus nous permettent de formuler les conclusions suivantes: • Les métriques Tunnel Triplets Metric (TTM) et Common Triplets Metric (CTM), fournissent aux développeurs de bons indices sur la dégradation de l'architecture. La d´ecroissance de TTM indique que la conception originale de l'architecture s’est dégradée. La stabilité de TTM indique la stabilité de la conception originale, ce qui signifie que le système est adapté aux nouvelles spécifications des utilisateurs. • La séismologie est une métaphore intéressante pour l'analyse de l'impact des changements. En effet, les changements se propagent dans les systèmes comme les tremblements de terre. L'impact d'un changement est plus important autour de la classe qui change et diminue progressivement avec la distance à cette classe. Notre approche aide les développeurs à identifier l'impact d'un changement. • Le système immunitaire est une métaphore intéressante pour la détection des défauts de conception. Les résultats des expériences ont montré que la précision et le rappel de notre approche sont comparables ou supérieurs à ceux des approches existantes.
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La compréhension des objets dans les programmes orientés objet est une tâche impor- tante à la compréhension du code. JavaScript (JS) est un langage orienté-objet dyna- mique, et son dynamisme rend la compréhension du code source très difficile. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à l’analyse des objets pour les programmes JS. Notre approche construit de façon automatique un graphe d’objets inspiré du diagramme de classes d’UML à partir d’une exécution concrète d’un programme JS. Le graphe résul- tant montre la structure des objets ainsi que les interactions entre eux. Notre approche utilise une transformation du code source afin de produire cette in- formation au cours de l’exécution. Cette transformation permet de recueillir de l’infor- mation complète au sujet des objets crées ainsi que d’intercepter toutes les modifications de ces objets. À partir de cette information, nous appliquons plusieurs abstractions qui visent à produire une représentation des objets plus compacte et intuitive. Cette approche est implémentée dans l’outil JSTI. Afin d’évaluer l’utilité de l’approche, nous avons mesuré sa performance ainsi que le degré de réduction dû aux abstractions. Nous avons utilisé les dix programmes de réfé- rence de V8 pour cette comparaison. Les résultats montrent que JSTI est assez efficace pour être utilisé en pratique, avec un ralentissement moyen de 14x. De plus, pour 9 des 10 programmes, les graphes sont suffisamment compacts pour être visualisés. Nous avons aussi validé l’approche de façon qualitative en inspectant manuellement les graphes gé- nérés. Ces graphes correspondent généralement très bien au résultat attendu. Mots clés: Analyse de programmes, analyse dynamique, JavaScript, profilage.
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In this publication, we report on an online survey that was carried out among parallel programmers. More than 250 people worldwide have submitted answers to our questions, and their responses are analyzed here. Although not statistically sound, the data we provide give useful insights about which parallel programming systems and languages are known and in actual use. For instance, the collected data indicate that for our survey group MPI and (to a lesser extent) C are the most widely used parallel programming system and language, respectively.
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Distributed systems are one of the most vital components of the economy. The most prominent example is probably the internet, a constituent element of our knowledge society. During the recent years, the number of novel network types has steadily increased. Amongst others, sensor networks, distributed systems composed of tiny computational devices with scarce resources, have emerged. The further development and heterogeneous connection of such systems imposes new requirements on the software development process. Mobile and wireless networks, for instance, have to organize themselves autonomously and must be able to react to changes in the environment and to failing nodes alike. Researching new approaches for the design of distributed algorithms may lead to methods with which these requirements can be met efficiently. In this thesis, one such method is developed, tested, and discussed in respect of its practical utility. Our new design approach for distributed algorithms is based on Genetic Programming, a member of the family of evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms are metaheuristic optimization methods which copy principles from natural evolution. They use a population of solution candidates which they try to refine step by step in order to attain optimal values for predefined objective functions. The synthesis of an algorithm with our approach starts with an analysis step in which the wanted global behavior of the distributed system is specified. From this specification, objective functions are derived which steer a Genetic Programming process where the solution candidates are distributed programs. The objective functions rate how close these programs approximate the goal behavior in multiple randomized network simulations. The evolutionary process step by step selects the most promising solution candidates and modifies and combines them with mutation and crossover operators. This way, a description of the global behavior of a distributed system is translated automatically to programs which, if executed locally on the nodes of the system, exhibit this behavior. In our work, we test six different ways for representing distributed programs, comprising adaptations and extensions of well-known Genetic Programming methods (SGP, eSGP, and LGP), one bio-inspired approach (Fraglets), and two new program representations called Rule-based Genetic Programming (RBGP, eRBGP) designed by us. We breed programs in these representations for three well-known example problems in distributed systems: election algorithms, the distributed mutual exclusion at a critical section, and the distributed computation of the greatest common divisor of a set of numbers. Synthesizing distributed programs the evolutionary way does not necessarily lead to the envisaged results. In a detailed analysis, we discuss the problematic features which make this form of Genetic Programming particularly hard. The two Rule-based Genetic Programming approaches have been developed especially in order to mitigate these difficulties. In our experiments, at least one of them (eRBGP) turned out to be a very efficient approach and in most cases, was superior to the other representations.
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In this session we look at how to think systematically about a problem and create a solution. We look at the definition and characteristics of an algorithm, and see how through modularisation and decomposition we can then choose a set of methods to create. We also compare this somewhat procedural approach, with the way that design works in Object Oriented Systems,
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In this session we look at the public and protected keywords, and the principle of encapsulation. We also look at how Constructors can help you initialise objects, while maintaining the encapsulation principle.
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In this session we look at how to use Abstract Classes and Interfaces in Object Oriented Design - especially as a way to get all the advantages of multiple inheritance without any of the problems.
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In this session we look at the how to use noun verb parsing to try and identify the building blocks of a problem, so that we can start to create object oriented solutions. We also look at some of the challenges of software engineering, and the processes that software engineers use to meet them, and finally we take a look at some more Design Patterns that may help us reuse well known and effective solutions in our own designs.
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SEXTANTE es un marco para el desarrollo de algoritmos dedicados al procesamiento de información geográficamente referenciada, que actualmente cuenta con más de doscientos algoritmos que son capaces de operar sobre datos vectoriales, alfanuméricos y raster. Por otra parte, GearScape es un sistema de información geográfico orientado al geoprocesamiento, que dispone de un lenguaje declarativo que permite el desarrollo de geoprocesos sin necesidad de herramientas de desarrollo complejas. Dicho lenguaje está basado en el estándar SQL y extendido mediante la norma OGC para el acceso a fenómenos simples. Al ser un lenguaje mucho más simple que los lenguajes de programación imperativos (java, .net, python, etc.) la creación de geoprocesos es también más simple, más fácil de documentar, menos propensa a bugs y además la ejecución es optimizada de manera automática mediante el uso de índices y otras técnicas. La posibilidad de describir cadenas de operaciones complejas tiene también valor a modo de documentación: es posible escribir todos los pasos para la resolución de un determinado problema y poder recuperarlo tiempo después, reutilizarlo fácilmente, comunicárselo a otra persona, etc. En definitiva, el lenguaje de geoprocesamiento de GearScape permite "hablar" de geoprocesos. La integración de SEXTANTE en GearScape tiene un doble objetivo. Por una parte se pretende proporcionar la posibilidad de usar cualquiera de los algoritmos con la interfaz habitual de SEXTANTE. Por la otra, se pretende añadir al lenguaje de geoprocesamiento de GearScape la posibilidad de utilizar algoritmos de SEXTANTE. De esta manera, cualquier problema que se resuelva mediante la utilización de varios de estos algoritmes puede ser descrito con el lenguaje de geoprocesamiento de GearScape. A las ventajas del lenguaje de GearScape para la definición de geoprocesos, se añade el abanico de geoprocesos disponible en SEXTANTE, por lo que el lenguaje de geoprocesamiento de GearScape nos permite "hablar" utilizando vocabulario de SEXTANTE
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L’objet de la présente étude est le personnage principal dans l’oeuvre Le Fantôme de l’Opéra de Gaston Leroux. Le but de cette analyse littéraire est de mettre en évidence l'ambiguïté et la complexité psychologique et morale de ce personnage.L’analyse est basée sur les théories de Vincent Jouve à propos de la perception du personnage romanesque. Le résultat de l'analyse montre que l'ambiguïté du personnage principal peut être déduite de ce que Jouve appelle le « système de la sympathie » constitué de trois codes : le code narratif, le code affectif et le code culturel.
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The Exception Handling (EH) is a widely used mechanism for building robust systems. In Software Product Line (SPL) context it is not different. As EH mechanisms are embedded in most of mainstream programming languages (like Java, C# and C++), we can find exception signalers and handlers spread over code assets associated to common and variable SPL features. When exception signalers and handlers are added to an SPL in an unplanned way, one of the possible consequences is the generation of faulty family instances (i.e., instances on which common or variable features signal exceptions that are mistakenly caught inside the system). In this context, some questions arise: How exceptions flow between the optional and alternative features an LPS? Aiming at providing answers to these questions, this master thesis conducted an exploratory study, based on code inspection and static analysis code, whose goal was to categorize the main ways which exceptions flow in LPSs. To support the study, we developed an static analysis tool called PLEA (Product Line Exception Analyzer) that calculates the exceptional flows of LPSs, and categorize these flows according to the features associated with handlers and signalers. Preliminary results showed that some types of exceptional flows have more potential to yield failures in exceptional behavior of SLPs
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New programming language paradigms have commonly been tested and eventually incorporated into hardware description languages. Recently, aspect-oriented programming (AOP) has shown successful in improving the modularity of object-oriented and structured languages such Java, C++ and C. Thus, one can expect that, using AOP, one can improve the understanding of the hardware systems under design, as well as make its components more reusable and easier to maintain. We apply AOP in applications developed using the SystemC library. Several examples will be presented illustrating how to combine AOP and SystemC. During the presentation of these examples, the benefits of this new approach will also be discussed
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Mainstream programming languages provide built-in exception handling mechanisms to support robust and maintainable implementation of exception handling in software systems. Most of these modern languages, such as C#, Ruby, Python and many others, are often claimed to have more appropriated exception handling mechanisms. They reduce programming constraints on exception handling to favor agile changes in the source code. These languages provide what we call maintenance-driven exception handling mechanisms. It is expected that the adoption of these mechanisms improve software maintainability without hindering software robustness. However, there is still little empirical knowledge about the impact that adopting these mechanisms have on software robustness. This work addresses this gap by conducting an empirical study aimed at understanding the relationship between changes in C# programs and their robustness. In particular, we evaluated how changes in the normal and exceptional code were related to exception handling faults. We applied a change impact analysis and a control flow analysis in 100 versions of 16 C# programs. The results showed that: (i) most of the problems hindering software robustness in those programs are caused by changes in the normal code, (ii) many potential faults were introduced even when improving exception handling in C# code, and (iii) faults are often facilitated by the maintenance-driven flexibility of the exception handling mechanism. Moreover, we present a series of change scenarios that decrease the program robustness