Una herramienta para identificar crosscutting concerns a través de LEL

Las aplicaciones de software son sistemas muy complejos que poseen un gran número de características (concerns) muy diferentes. En general estas características se organizan de manera separada en distintos módulos, pero la mayoría de las veces estas características se superponen y son transversales entre sí. La última situación es problemática porque las características se encuentran enmarañadas (tangled) y esparcidas (scattered) en diferentes módulos, lo que hace que el diseño y el código sean difíciles de implementar y de mantener. Los enfoques que identifican características transversales (croscutting concerns) en general son muy complejos y se enfrentan con mucha información, por lo tanto es importante contar con herramientas que ayuden a la implementación de los mismos. Esta tesis presenta la herramienta TICC que identifica las características transversales a través del enfoque del Léxico extendido del Lenguaje, consume un LEL previamente generado por otra herramienta, lo analiza e identifica las características transversales.Facultad de Informátic

Identificação, análise e avaliação de linguagens de programação adequadas ao desenvolvimento de agentes móveis multi-plataforma

Dissertação apresentado à Escola Superior de Tecnologia e Gestão do IPL para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática - Computação Móvel, orientada pelo Doutor Nuno Alexandre Ribeiro Costa.Agentes Móveis (AM) são programas autónomos que podem viajar sob o seu próprio controlo dentro de uma grande rede de computadores, de computador para computador, realizando uma tarefa em nome de um utilizador. Podem ainda fornecer uma estrutura conveniente, eficiente e robusta para a implementação de aplicações distribuídas, incluindo aplicações móveis. Dificuldades de instalação e de configuração, ocorrência de erros não documentados, funcionamento estável apenas para determinados sistemas operativos, entre outros, são algumas das lacunas identificadas nas várias frameworks desenvolvidas para suportar aplicações de AM. A estas, a popularização dos dispositivos móveis veio acrescentar a necessidade de compatibilidade com os seus ambientes computacionais. A identificação de uma ou várias linguagens de programação, potencialmente indicadas para implementação de AM multiplataforma, é o objetivo principal deste trabalho, para o qual foi elaborado um conjunto de testes centrados na análise de suporte ao nível da serialização de dados e do carregamento dinâmico, características intrínsecas ao funcionamento dos AM. A implementação de um algoritmo nas diversas linguagens de programação candidatas, recorrendo a técnicas de desenvolvimento nativo, foi executado em diversos sistemas operativos multitarefa e móveis, tendo sido identificadas algumas das suas principais caracteristicas funcionais, vantagens e desvantagens. Do estudo levado a cabo, concluí-se que a linguagem Python apresentou o melhor suporte nos testes realizados, estando disponível, assim como o seu interpretador, para as mais diversas plataformas. Python disponibiliza, na sua biblioteca padrão, os módulos necessários a uma implementaçao assente no paradigma de AM, possibilitando a sua utilização como linguagem embutida em outras aplicações, nomeadamente em aplicações móveis