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Defining Models - Meta Models versus Graph Grammars
The precise specification of software models is a major concern in model-driven design of object-oriented software. Metamodelling and graph grammars are apparent choices for such specifications. Metamodelling has several advantages: it is easy to use, and provides procedures that check automatically whether a model is valid or not. However, it is less suited for proving properties of models, or for generating large sets of example models. Graph grammars, in contrast, offer a natural procedure - the derivation process - for generating example models, and they support proofs because they define a graph language inductively. However, not all graph grammars that allow to specify practically relevant models are easily parseable. In this paper, we propose contextual star grammars as a graph grammar approach that allows for simple parsing and that is powerful enough for specifying non-trivial software models. This is demonstrated by defining program graphs, a language-independent model of object-oriented programs, with a focus on shape (static structure) rather than behavior
From examples to knowledge in model-driven engineering : a holistic and pragmatic approach
Le Model-Driven Engineering (MDE) est une approche de développement logiciel qui
propose d’élever le niveau d’abstraction des langages afin de déplacer l’effort de
conception et de compréhension depuis le point de vue des programmeurs vers celui des
décideurs du logiciel. Cependant, la manipulation de ces représentations abstraites, ou
modèles, est devenue tellement complexe que les moyens traditionnels ne suffisent plus Ă
automatiser les différentes tâches.
De son côté, le Search-Based Software Engineering (SBSE) propose de reformuler
l’automatisation des tâches du MDE comme des problèmes d’optimisation. Une fois
reformulé, la résolution du problème sera effectuée par des algorithmes métaheuristiques.
Face Ă la plĂ©thore d’études sur le sujet, le pouvoir d’automatisation du SBSE n’est plus Ă
démontrer.
C’est en s’appuyant sur ce constat que la communauté du Example-Based MDE (EBMDE)
a commencé à utiliser des exemples d’application pour alimenter la reformulation
SBSE du problème d’apprentissage de tâche MDE. Dans ce contexte, la concordance de la
sortie des solutions avec les exemples devient un baromètre efficace pour évaluer l’aptitude
d’une solution à résoudre une tâche. Cette mesure a prouvé être un objectif sémantique de
choix pour guider la recherche métaheuristique de solutions.
Cependant, s’il est communément admis que la représentativité des exemples a un
impact sur la généralisabilité des solutions, l'étude de cet impact souffre d’un manque de
considération flagrant. Dans cette thèse, nous proposons une formulation globale du
processus d'apprentissage dans un contexte MDE incluant une méthodologie complète pour
caractériser et évaluer la relation qui existe entre la généralisabilité des solutions et deux
propriétés importantes des exemples, leur taille et leur couverture.
Nous effectuons l’analyse empirique de ces deux propriétés et nous proposons un plan
détaillé pour une analyse plus approfondie du concept de représentativité, ou d’autres
représentativités.Model-Driven Engineering (MDE) is a software development approach that proposes to
raise the level of abstraction of languages in order to shift the design and understanding
effort from a programmer point of view to the one of decision makers. However, the
manipulation of these abstract representations, or models, has become so complex that
traditional techniques are not enough to automate its inherent tasks.
For its part, the Search-Based Software Engineering (SBSE) proposes to reformulate
the automation of MDE tasks as optimization problems. Once reformulated, the problem will
be solved by metaheuristic algorithms. With a plethora of studies on the subject, the power
of automation of SBSE has been well established.
Based on this observation, the Example-Based MDE community (EB-MDE) started
using application examples to feed the reformulation into SBSE of the MDE task learning
problem. In this context, the concordance of the output of the solutions with the examples
becomes an effective barometer for evaluating the ability of a solution to solve a task. This
measure has proved to be a semantic goal of choice to guide the metaheuristic search for
solutions.
However, while it is commonly accepted that the representativeness of the examples
has an impact on the generalizability of the solutions, the study of this impact suffers from a
flagrant lack of consideration. In this thesis, we propose a thorough formulation of the
learning process in an MDE context including a complete methodology to characterize and
evaluate the relation that exists between two important properties of the examples, their size
and coverage, and the generalizability of the solutions.
We perform an empirical analysis, and propose a detailed plan for further investigation
of the concept of representativeness, or of other representativities