Dynamic Optimization of Network Routing Problem through Ant Colony Optimization (ACO)

Search Based Software Engineering (SBSE) is a new paradigm of Software engineering, which considers software engineering problems as search problems and emphasizes to find out optimal solution for the given set of available solutions using metaheuristic techniques like hill climbing simulated annealing, evolutionary programming and tabu search. On the other hand AI techniques like Swarm particle optimization and Ant colony optimization (ACO) are used to find out solutions for dynamic problems. SBSE is yet not used for dynamic problems. In this study ACO techniques are applied on SBSE problem by considering Network routing problem as case study, in which the nature of problem is dynamic. Keywords: SBSE, ACO, Metaheuristic search techniques, dynamic optimizatio

Estudo sobre o Tamanho dos Clusters e seus Efeitos no Cálculo do MQ

A função objetivo Modularization Quality (MQ) é muito utilizada para guiar buscas heurísticas na resolução do problema de modularização de software. Este trabalho faz um estudo sobre os efeitos da introdução de uma restrição nos tamanhos máximo e mínimo de cada cluster. O algoritmo proposto com esta restrição obteve resultados piores que o original, tanto na qualidade das soluções quanto no tempo de execução. Durante a avaliação dos resultados foi possível observar uma tendência do MQ em avaliar melhor soluções que possuam clusters com menos elementos

On the congruence of modularity and code coupling

ABSTRACT Software systems are modularized to make their inherent complexity manageable. While there exists a set of wellknown principles that may guide software engineers to design the modules of a software system, we do not know which principles are followed in practice. In a study based on 16 open source projects, we look at different kinds of coupling concepts between source code entities, including structural dependencies, fan-out similarity, evolutionary coupling, code ownership, code clones, and semantic similarity. The congruence between these coupling concepts and the modularization of the system hints at the modularity principles used in practice. Furthermore, the results provide insights on how to support developers to modularize software systems

Coherent Dependence Cluster

This thesis introduces coherent dependence clusters and shows their relevance in areas of software engineering such as program comprehension and mainte- nance. All statements in a coherent dependence cluster depend upon the same set of statements and affect the same set of statements; a coherent cluster’s statements have ‘coherent’ shared backward and forward dependence. We introduce an approximation to efficiently locate coherent clusters and show that its precision significantly improves over previous approximations. Our empirical study also finds that, despite their tight coherence constraints, coherent dependence clusters are to be found in abundance in production code. Studying patterns of clustering in several open-source and industrial programs reveal that most contain multiple significant coherent clusters. A series of case studies reveal that large clusters map to logical functionality and pro- gram structure. Cluster visualisation also reveals subtle deficiencies of program structure and identify potential candidates for refactoring efforts. Supplemen- tary studies of inter-cluster dependence is presented where identification of coherent clusters can help in deriving hierarchical system decomposition for reverse engineering purposes. Furthermore, studies of program faults find no link between existence of coherent clusters and software bugs. Rather, a longi- tudinal study of several systems find that coherent clusters represent the core architecture of programs during system evolution. Due to the inherent conservativeness of static analysis, it is possible for unreachable code and code implementing cross-cutting concerns such as error- handling and debugging to link clusters together. This thesis studies their effect on dependence clusters by using coverage information to remove unexecuted and rarely executed code. Empirical evaluation reveals that code reduction yields smaller slices and clusters

Advances in Computer Science and Engineering

The book Advances in Computer Science and Engineering constitutes the revised selection of 23 chapters written by scientists and researchers from all over the world. The chapters cover topics in the scientific fields of Applied Computing Techniques, Innovations in Mechanical Engineering, Electrical Engineering and Applications and Advances in Applied Modeling

Genetic Algorithms in Software Architecture Synthesis

Ohjelmistoarkkitehtuurien suunnittelu on kriittinen vaihe ohjelmistokehitystä, sillä arkkitehtuuri määrittelee ohjelmiston rungon: miten ohjelma jaetaan eri komponentteihin, ja miten komponentit ovat yhteydessä toisiinsa. Ohjelmisto voidaan yleensä toteuttaa toimivasti monella eri tavalla, mutta toimiva toteutus ei aina takaa, että ohjelmisto on myös toteutettu laadukkaasti. Laadun takeena onkin huolella ja taidolla suunniteltu arkkitehtuuri. Ohjelmistoarkkitehtuurin suunnittelu on haastavaa. Suunnitelmaa tehdessä tulee ottaa huomioon monen eri sidosryhmän (esim. käyttäjä, toteuttaja, markkinoija) vaatimukset ja miettiä, miten mahdollisimman suuri osa vaatimuksista voidaan toteuttaa arkkitehtuurissa. Arkkitehtuurisuunnittelu vaatiikin kokeneen ohjelmistoarkkitehdin, joka on hankkinut tietotaitonsa vuosien ajalta eri ohjelmistoprojekteista. Kokemukseen perustuvan tiedon lisäksi ohjelmistoarkkitehtuurisuunnittelun käytäntöjä on koottu eräänlaisiksi katalogeiksi, joissa esitellään hyväksi havaittuja ratkaisuja, ns. suunnittelutyylejä ja -malleja, yleisiin arkkitehtuurisuunnitteluongelmiin. Voidaankin ajatella, että arkkitehtuuri tuotetaan etsimällä (kokemukseen nojaten) paras mahdollinen kombinaatio suunnittelumalleja ja -tyylejä. Arkkitehtuurin suunnittelu onkin siis eräänlainen optimointiongelma. Ohjelmistoista tulee jatkuvasti yhä monimutkaisempia. Sovelluksien monimutkaistuessa myös arkkitehtuurisuunnittelu muuttuu entistä vaikeammaksi ja vie yhä enemmän aikaa. Suunnittelun perustuminen hiljaiseen tietoon ja arkkitehtien kokemukseen tekee prosessista yhä hitaamman ja läpinäkymättömämmän. Arkkitehtuurisuunnittelun automatisointi toisikin suuria säästöjä. Henkilöstövaihdosten yhteydessä ei myöskään tarvitsisi pelätä tietotaidon katoamista, kun arkkitehtuurisuunnittelu olisi helposti toistettavissa aina alusta lähtien. Tässä väitöskirjassa on tutkittu, miten parhaan mahdollisen ratkaisun etsintäprosessin (eli suunnittelumallien ja -tyylien soveltamisen) voisi automatisoida. Monimutkaisissa optimointiongelmissa käytetään etsintäalgoritmeja, jotka haravoivat hakuavaruutta jollain satunnaistetulla menetelmällä. Yksi suosituimmista etsintäalgoritmeista on geneettinen algoritmi. Geneettiset algoritmit tarkastelevat aina pientä ratkaisujoukkoa kerrallaan ja etsivät parasta ratkaisua yhdistelemällä osia löydetyistä ratkaisuista sekä muuntelemalla ratkaisuja. Jokaiselle ratkaisulle lasketaan laatuarvo, ja luonnonvalintaa jäljitellen jatketaan parhaiden vaihtoehtojen tarkastelua sekä kehittelyä ja hylätään huonoimmat ratkaisut. Etsintäalgoritmien käyttämistä ohjelmistokehityksen ongelmiin, esim. ohjelmistosuunnitteluun, testaukseen ja projektinhallintaan, kutsutaan etsintäperustaiseksi ohjelmistokehitykseksi. Väitöskirja kuuluu etsintäperustaisen ohjelmistosuunnittelun alaan, ja siinä tutkitaan ns. ohjelmistoarkkitehtuurisynteesiä geneettisten algoritmien avulla. Ohjelmistoarkkitehtuurisynteesi lähtee ns. nolla-arkkitehtuurista , joka toteuttaa järjestelmän toiminnalliset vaatimukset, mutta ei ota kantaa laatuvaatimuksiin. Laatua pyritään parantamaan lisäämällä lähtöarkkitehtuuriin suunnittelutyylejä ja -malleja. Väitöskirjassa laatuarviointiin on käytetty muunneltavuutta, tehokkuutta ja ymmärrettävyyttä. Lopputuloksena saadaan ehdotus arkkitehtuurista, joka toteuttaa toiminnalliset vaatimukset ja on myös laadukas. Geneettisiä algoritmeja ei ole aiemmin sovellettu vastaavantasoisiin suunnitteluongelmiin, joten toteutuksessa on kehitetty uusi tapa mallintaa arkkitehtuuri geneettiselle algoritmille sekä laskukaava arkkitehtuurin laadulle. Perustoteutuksen lisäksi myös geneettisen algoritmin eri ominaisuuksia, ns. risteytysoperaatiota ja laatufunktiota on tutkittu tarkemmin, ja niille on kehitetty vaihtoehtoisia toteutuksia. Tapaustarkasteluista saadut tulokset osoittavat, että tällä hetkellä geneettisiin algoritmeihin perustuvaa arkkitehtuurisynteesi tuottaa suunnilleen samantasoisia ratkaisuja kuin kolmannen vuosikurssin ohjelmistotekniikan opiskelija.This thesis presents an approach for synthesizing software architectures with genetic algorithms. Previously in the literature, genetic algorithms have been mostly used to improve existing architectures. The method presented here, however, focuses on upstream design. The chosen genetic construction of software architectures is based on a model which contains information on functional requirements only. Architecture styles and design patterns are used to transform the initial high-level model to a more detailed design. Quality attributes, here modifiability, efficiency and complexity, are encoded in the algorithm s fitness function for evaluating the produced solutions. The final solution is given as a UML class diagram. While the main contribution is introducing the method for architecture synthesis, basic tool support for the implementation is also presented. Two case studies are used for evaluation. One case study uses the sketch for an electronic home control system, which is a typical embedded system. The other case study is based on a robot war game simulator, which is a typical framework system. Evaluation is mostly based on fitness graphs and (subjective) evaluation of produced class diagrams. In addition to the basic approach, variations and extensions regarding crossover and fitness function have been made. While the standard algorithm uses a random crossover, asexual reproduction and complementary crossover are also studied. Asexual crossover corresponds to real-life design situations, where two architectures are rarely combined. Complementary crossover, in turn, attempts to purposefully combine good parts of two architectures. The fitness function is extended with the option to include modifiability scenarios, which enables more targeted design decisions as critical parts of the architecture can be evaluated individually. In order to achieve a wider range of solutions that answer to competing quality demands, a multi-objective approach using Pareto optimality is given as an alternative for the single weighted fitness function. The multi-objective approach evaluates modifiability and efficiency, and gives as output the class diagrams of the whole Pareto front of the last generation. Thus, extremes for both quality attributes as well as solutions in the middle ground can be compared. An experimental study is also conducted where independent experts evaluate produced solutions for the electronic home control. Results show that genetic software architecture synthesis is indeed feasible, and the quality of solutions at this stage is roughly at the level of third year software engineering students