Modelling software quality : a multidimensional approach

Les sociétés modernes dépendent de plus en plus sur les systèmes informatiques et ainsi, il y a de plus en plus de pression sur les équipes de développement pour produire des logiciels de bonne qualité. Plusieurs compagnies utilisent des modèles de qualité, des suites de programmes qui analysent et évaluent la qualité d'autres programmes, mais la construction de modèles de qualité est difficile parce qu'il existe plusieurs questions qui n'ont pas été répondues dans la littérature. Nous avons étudié les pratiques de modélisation de la qualité auprès d'une grande entreprise et avons identifié les trois dimensions où une recherche additionnelle est désirable : Le support de la subjectivité de la qualité, les techniques pour faire le suivi de la qualité lors de l'évolution des logiciels, et la composition de la qualité entre différents niveaux d'abstraction. Concernant la subjectivité, nous avons proposé l'utilisation de modèles bayésiens parce qu'ils sont capables de traiter des données ambiguës. Nous avons appliqué nos modèles au problème de la détection des défauts de conception. Dans une étude de deux logiciels libres, nous avons trouvé que notre approche est supérieure aux techniques décrites dans l'état de l'art, qui sont basées sur des règles. Pour supporter l'évolution des logiciels, nous avons considéré que les scores produits par un modèle de qualité sont des signaux qui peuvent être analysés en utilisant des techniques d'exploration de données pour identifier des patrons d'évolution de la qualité. Nous avons étudié comment les défauts de conception apparaissent et disparaissent des logiciels. Un logiciel est typiquement conçu comme une hiérarchie de composants, mais les modèles de qualité ne tiennent pas compte de cette organisation. Dans la dernière partie de la dissertation, nous présentons un modèle de qualité à deux niveaux. Ces modèles ont trois parties: un modèle au niveau du composant, un modèle qui évalue l'importance de chacun des composants, et un autre qui évalue la qualité d'un composé en combinant la qualité de ses composants. L'approche a été testée sur la prédiction de classes à fort changement à partir de la qualité des méthodes. Nous avons trouvé que nos modèles à deux niveaux permettent une meilleure identification des classes à fort changement. Pour terminer, nous avons appliqué nos modèles à deux niveaux pour l'évaluation de la navigabilité des sites web à partir de la qualité des pages. Nos modèles étaient capables de distinguer entre des sites de très bonne qualité et des sites choisis aléatoirement. Au cours de la dissertation, nous présentons non seulement des problèmes théoriques et leurs solutions, mais nous avons également mené des expériences pour démontrer les avantages et les limitations de nos solutions. Nos résultats indiquent qu'on peut espérer améliorer l'état de l'art dans les trois dimensions présentées. En particulier, notre travail sur la composition de la qualité et la modélisation de l'importance est le premier à cibler ce problème. Nous croyons que nos modèles à deux niveaux sont un point de départ intéressant pour des travaux de recherche plus approfondis.

Improving automation in model-driven engineering using examples

Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des transformations automatiques entre modèles (TM). D’une façon simplifiée, dans la vision du MDE, les spécialistes utilisent plusieurs modèles pour représenter un logiciel, et ils produisent le code source en transformant automatiquement ces modèles. Conséquemment, l’automatisation est un facteur clé et un principe fondateur de MDE. En plus des TM, d’autres activités ont besoin d’automatisation, e.g. la définition des langages de modélisation et la migration de logiciels. Dans ce contexte, la contribution principale de cette thèse est de proposer une approche générale pour améliorer l’automatisation du MDE. Notre approche est basée sur la recherche méta-heuristique guidée par les exemples. Nous appliquons cette approche sur deux problèmes importants de MDE, (1) la transformation des modèles et (2) la définition précise de langages de modélisation. Pour le premier problème, nous distinguons entre la transformation dans le contexte de la migration et les transformations générales entre modèles. Dans le cas de la migration, nous proposons une méthode de regroupement logiciel (Software Clustering) basée sur une méta-heuristique guidée par des exemples de regroupement. De la même façon, pour les transformations générales, nous apprenons des transformations entre modèles en utilisant un algorithme de programmation génétique qui s’inspire des exemples des transformations passées. Pour la définition précise de langages de modélisation, nous proposons une méthode basée sur une recherche méta-heuristique, qui dérive des règles de bonne formation pour les méta-modèles, avec l’objectif de bien discriminer entre modèles valides et invalides. Les études empiriques que nous avons menées, montrent que les approches proposées obtiennent des bons résultats tant quantitatifs que qualitatifs. Ceux-ci nous permettent de conclure que l’amélioration de l’automatisation du MDE en utilisant des méthodes de recherche méta-heuristique et des exemples peut contribuer à l’adoption plus large de MDE dans l’industrie à là venir.

A Mono- and Multi-objective Approach for Recommending Software Refactoring

Les systèmes logiciels sont devenus de plus en plus répondus et importants dans notre société. Ainsi, il y a un besoin constant de logiciels de haute qualité. Pour améliorer la qualité de logiciels, l’une des techniques les plus utilisées est le refactoring qui sert à améliorer la structure d'un programme tout en préservant son comportement externe. Le refactoring promet, s'il est appliqué convenablement, à améliorer la compréhensibilité, la maintenabilité et l'extensibilité du logiciel tout en améliorant la productivité des programmeurs. En général, le refactoring pourra s’appliquer au niveau de spécification, conception ou code. Cette thèse porte sur l'automatisation de processus de recommandation de refactoring, au niveau code, s’appliquant en deux étapes principales: 1) la détection des fragments de code qui devraient être améliorés (e.g., les défauts de conception), et 2) l'identification des solutions de refactoring à appliquer. Pour la première étape, nous traduisons des régularités qui peuvent être trouvés dans des exemples de défauts de conception. Nous utilisons un algorithme génétique pour générer automatiquement des règles de détection à partir des exemples de défauts. Pour la deuxième étape, nous introduisons une approche se basant sur une recherche heuristique. Le processus consiste à trouver la séquence optimale d'opérations de refactoring permettant d'améliorer la qualité du logiciel en minimisant le nombre de défauts tout en priorisant les instances les plus critiques. De plus, nous explorons d'autres objectifs à optimiser: le nombre de changements requis pour appliquer la solution de refactoring, la préservation de la sémantique, et la consistance avec l’historique de changements. Ainsi, réduire le nombre de changements permets de garder autant que possible avec la conception initiale. La préservation de la sémantique assure que le programme restructuré est sémantiquement cohérent. De plus, nous utilisons l'historique de changement pour suggérer de nouveaux refactorings dans des contextes similaires. En outre, nous introduisons une approche multi-objective pour améliorer les attributs de qualité du logiciel (la flexibilité, la maintenabilité, etc.), fixer les « mauvaises » pratiques de conception (défauts de conception), tout en introduisant les « bonnes » pratiques de conception (patrons de conception).

Offline Emergence Engineering For Agent Societies

Many examples for emergent behaviors may be observed in self-organizing physical and biological systems which prove to be robust, stable, and adaptable. Such behaviors are often based on very simple mechanisms and rules, but artificially creating them is a challenging task which does not comply with traditional software engineering. In this article, we propose a hybrid approach by combining strategies from Genetic Programming and agent software engineering, and demonstrate that this approach effectively yields an emergent design for given problems.

The Human in the Loop: User Participation in Self-Adaptive Software

Self-adaptive software provides a profound solution for adapting applications to changing contexts in dynamic and heterogeneous environments. Having emerged from Autonomic Computing, it incorporates fully autonomous decision making based on predefined structural and behavioural models. The most common approach for architectural runtime adaptation is the MAPE-K adaptation loop implementing an external adaptation manager without manual user control. However, it has turned out that adaptation behaviour lacks acceptance if it does not correspond to a user’s expectations – particularly for Ubiquitous Computing scenarios with user interaction. Adaptations can be irritating and distracting if they are not appropriate for a certain situation. In general, uncertainty during development and at run-time causes problems with users being outside the adaptation loop. In a literature study, we analyse publications about self-adaptive software research. The results show a discrepancy between the motivated application domains, the maturity of examples, and the quality of evaluations on the one hand and the provided solutions on the other hand. Only few publications analysed the impact of their work on the user, but many employ user-oriented examples for motivation and demonstration. To incorporate the user within the adaptation loop and to deal with uncertainty, our proposed solutions enable user participation for interactive selfadaptive software while at the same time maintaining the benefits of intelligent autonomous behaviour. We define three dimensions of user participation, namely temporal, behavioural, and structural user participation. This dissertation contributes solutions for user participation in the temporal and behavioural dimension. The temporal dimension addresses the moment of adaptation which is classically determined by the self-adaptive system. We provide mechanisms allowing users to influence or to define the moment of adaptation. With our solution, users can have full control over the moment of adaptation or the self-adaptive software considers the user’s situation more appropriately. The behavioural dimension addresses the actual adaptation logic and the resulting run-time behaviour. Application behaviour is established during development and does not necessarily match the run-time expectations. Our contributions are three distinct solutions which allow users to make changes to the application’s runtime behaviour: dynamic utility functions, fuzzy-based reasoning, and learning-based reasoning. The foundation of our work is a notification and feedback solution that improves intelligibility and controllability of self-adaptive applications by implementing a bi-directional communication between self-adaptive software and the user. The different mechanisms from the temporal and behavioural participation dimension require the notification and feedback solution to inform users on adaptation actions and to provide a mechanism to influence adaptations. Case studies show the feasibility of the developed solutions. Moreover, an extensive user study with 62 participants was conducted to evaluate the impact of notifications before and after adaptations. Although the study revealed that there is no preference for a particular notification design, participants clearly appreciated intelligibility and controllability over autonomous adaptations.

Programming Principles: Software Design

In this session we look at some of the basics of good code design, including avoiding duplication and designing for loose coupling and high cohesion.

Software Development Life Cycles and Process Models

This presentation describes the evolution of Software Development Lifecycles (SDLCs) from the first formally proposed linear models including, the Waterfall (Royce 1970) through to iterative prototyping models (Spiral and Win-Win Spiral) and incremental, iterative models used in Agile Methods. We discuss the problems iinherent in each prpoosal and how successive models attempt to solve them.

Las TIC en la enseñanza de la ingeniería de software en la universidad de las ciencias informáticas. Pasado, presente y futuro.

Resumen tomado de la publicación

Goal sketching: towards agile requirements engineering

This paper describes a technique that can be used as part of a simple and practical agile method for requirements engineering. The technique can be used together with Agile Programming to develop software in internet time. We illustrate the technique and introduce lazy refinement, responsibility composition and context sketching. Goal sketching has been used in a number of real-world development projects, one of which is described here.

Discriminative pattern mining in software fault detection

We present a method to enhance fault localization for software systems based on a frequent pattern mining algorithm. Our method is based on a large set of test cases for a given set of programs in which faults can be detected. The test executions are recorded as function call trees. Based on test oracles the tests can be classified into successful and failing tests. A frequent pattern mining algorithm is used to identify frequent subtrees in successful and failing test executions. This information is used to rank functions according to their likelihood of containing a fault. The ranking suggests an order in which to examine the functions during fault analysis. We validate our approach experimentally using a subset of Siemens benchmark programs.

Software evolution: a graph based model

A model based on graph isomorphisms is used to formalize software evolution. Step by step we narrow the search space by an informed selection of the attributes based on the current state-of-the-art in software engineering and generate a seed solution. We then traverse the resulting space using graph isomorphisms and other set operations over the vertex sets. The new solutions will preserve the desired attributes. The goal of defining an isomorphism based search mechanism is to construct predictors of evolution that can facilitate the automation of ’software factory’ paradigm. The model allows for automation via software tools implementing the concepts.

Software evolution: a graph based model

A model based on graph isomorphisms is used to formalize software evolution. Step by step we narrow the search space by an informed selection of the attributes based on the current state-of-the-art in software engineering and generate a seed solution. We then traverse the resulting space using graph isomorphisms and other set operations over the vertex sets. The new solutions will preserve the desired attributes. The goal of defining an isomorphism based search mechanism is to construct predictors of evolution that can facilitate the automation of ’software factory’ paradigm. The model allows for automation via software tools implementing the concepts.