Using FCA to Suggest Refactorings to Correct Design Defects

Design defects are poor design choices resulting in a hard-to- maintain software, hence their detection and correction are key steps of a\ud disciplined software process aimed at yielding high-quality software\ud artifacts. While modern structure- and metric-based techniques enable\ud precise detection of design defects, the correction of the discovered\ud defects, e.g., by means of refactorings, remains a manual, hence\ud error-prone, activity. As many of the refactorings amount to re-distributing\ud class members over a (possibly extended) set of classes, formal concept\ud analysis (FCA) has been successfully applied in the past as a formal\ud framework for refactoring exploration. Here we propose a novel approach\ud for defect removal in object-oriented programs that combines the\ud effectiveness of metrics with the theoretical strength of FCA. A\ud case study of a specific defect, the Blob, drawn from the\ud Azureus project illustrates our approach

Développement logiciel par transformation de modèles

La recherche en génie logiciel a depuis longtemps tenté de mieux comprendre le processus de développement logiciel, minimalement, pour en reproduire les bonnes pratiques, et idéalement, pour pouvoir le mécaniser. On peut identifier deux approches majeures pour caractériser le processus. La première approche, dite transformationnelle, perçoit le processus comme une séquence de transformations préservant certaines propriétés des données à l’entrée. Cette idée a été récemment reprise par l’architecture dirigée par les modèles de l’OMG. La deuxième approche consiste à répertorier et à codifier des solutions éprouvées à des problèmes récurrents. Les recherches sur les styles architecturaux, les patrons de conception, ou les cadres d’applications s’inscrivent dans cette approche. Notre travail de recherche reconnaît la complémentarité des deux approches, notamment pour l’étape de conception: dans le cadre du développement dirigé par les modèles, nous percevons l’étape de conception comme l’application de patrons de solutions aux modèles reçus en entrée. Il est coutume de définir l’étape de conception en termes de conception architecturale, et conception détaillée. La conception architecturale se préoccupe d’organiser un logiciel en composants répondant à un ensemble d’exigences non-fonctionnelles, alors que la conception détaillée se préoccupe, en quelque sorte, du contenu de ces composants. La conception architecturale s’appuie sur des styles architecturaux qui sont des principes d’organisation permettant d’optimiser certaines qualités, alors que la conception détaillée s’appuie sur des patrons de conception pour attribuer les responsabilités aux classes. Les styles architecturaux et les patrons de conception sont des artefacts qui codifient des solutions éprouvées à des problèmes récurrents de conception. Alors que ces artefacts sont bien documentés, la décision de les appliquer reste essentiellement manuelle. De plus, les outils proposés n’offrent pas un support adéquat pour les appliquer à des modèles existants. Dans cette thèse, nous nous attaquons à la conception détaillée, et plus particulièrement, à la transformation de modèles par application de patrons de conception, en partie parce que les patrons de conception sont moins complexes, et en partie parce que l’implémentation des styles architecturaux passe souvent par les patrons de conception. Ainsi, nous proposons une approche pour représenter et appliquer les patrons de conception. Notre approche se base sur la représentation explicite des problèmes résolus par ces patrons. En effet, la représentation explicite du problème résolu par un patron permet : (1) de mieux comprendre le patron, (2) de reconnaître l’opportunité d’appliquer le patron en détectant une instance de la représentation du problème dans les modèles du système considéré, et (3) d’automatiser l’application du patron en la représentant, de façon déclarative, par une transformation d’une instance du problème en une instance de la solution. Pour vérifier et valider notre approche, nous l’avons utilisée pour représenter et appliquer différents patrons de conception et nous avons effectué des tests pratiques sur des modèles générés à partir de logiciels libres.Software engineering researchers have long tried to understand the software process development to mechanize it or at least to codify its good practices. We identify two major approaches to characterize the process. The first approach—known as transformational—sees the process as a sequence of property-preserving transformations. This idea was recently adopted by the OMG’s model-driven architecture (MDA). The second approach consists in identifying and codifying proven solutions to recurring problems. Research on architectural styles, frameworks and design patterns are part of this approach. Our research recognizes the complementarity of these two approaches, in particular in the design step. Indeed within the model-driven development context, we view software design as the process of applying codified solution patterns to input models. Software design is typically defined in terms of architectural design and detailed design. Architectural design aims at organizing the software in modules or components that meet a set of non-functional requirements while detailed design is—in some way—concerned by the contents of the identified components. Architectural design relies on architectural styles which are principles of organization to optimize certain quality requirements, whereas detailed design relies on design patterns to assign responsibilities to classes. Both architectural styles and design patterns are design artifacts that encode proven solutions to recurring design problems. While these design artifacts are documented, the decision to apply them remains essentially manual. Besides, once a decision has been made to use a design artifact, there is no adequate support to apply it to existing models. As design patterns present an ‘‘easier’’ problem to solve, and because architectural styles implementation relies on design patterns, our strategy for addressing these issues was to try to solve the problem for design patterns first, and then tackle architectural styles. Hence, in this thesis, we propose an approach for representing and applying design patterns. Our approach is based on an explicit representation of the problems solved by design patterns. Indeed, and explicit representation of the problem solved by a pattern enables to: 1) better understand the pattern, 2) recognize the opportunity of applying the pattern by matching the representation of the problem against the models of the considered system, and 3) specify declaratively the application of the pattern as a transformation of an instance of the problem into an instance of the solution. To verify and validate the proposed approach, we used it to represent and apply several design patterns. We also conducted practical tests on models generated from open source systems

Mise en œuvre des patrons de conception par représentation explicite du problème

Les patrons de conception constituent une codification intuitive de solutions éprouvées à des problèmes de conception récurrents. Plusieurs ont cherché à développer des méthodes pour la représentation et la mise en oeuvre des patrons. Or, aucune des approches que nous avons étudiées ne représente explicitement le problème de conception que le patron cherche à résoudre. La représentation du problème a plusieurs avantages, dont : 1) une meilleure caractérisation de l'applicabilité des patrons plus précise que la description textuelle préconisée par (Gamma et al., 1995), 2) une représentation plus naturelle des transformations inhérentes aux patrons, et 3) la possibilité d'identifier automatiquement les opportunités d'application de patrons dans un modèle d'analyse. Dans cet article, nous décrivons les principes de notre représentation, et son implantation dans le cadre EMF d'ÉclipseTM

Model refactoring using examples: a search‐based approach

One of the important challenges in model‐driven engineering is how to improve the quality of the models' design in order to help designers understand them. Refactoring represents an efficient technique to improve the quality of a design while preserving its behavior. Most of existing work on model refactoring relies on declarative rules to detect refactoring opportunities and to apply the appropriate refactorings. However, a complete specification of refactoring opportunities requires a huge number of rules. In this paper, we consider the refactoring mechanism as a combinatorial optimization problem where the goal is to find good refactoring suggestions starting from a small set of refactoring examples applied to similar contexts. Our approach, named model refactoring by example, takes as input an initial model to refactor, a set of structural metrics calculated on both initial model and models in the base of examples, and a base of refactoring examples extracted from different software systems and generates as output a sequence of refactorings. A solution is defined as a combination of refactoring operations that should maximize as much as possible the structural similarity based on metrics between the initial model and the models in the base of examples. A heuristic method is used to explore the space of possible refactoring solutions. To this end, we used and adapted a genetic algorithm as a global heuristic search. The validation results on different systems of real‐world models taken from open‐source projects confirm the effectiveness of our approach. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/108085/1/smr1644.pd