發(fā)布時間：2022-01-08 21:41

　　過去幾十年中軟件數(shù)量和規(guī)模呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,軟件維護已經(jīng)變成了 一個重要的問題。作為軟件開發(fā)的一個重要階段,軟件維護的作用越來越突出,面臨的問題也越來越大。由于軟件開發(fā)過程的不規(guī)范,很多軟件在開發(fā)時沒有設(shè)計軟件開發(fā)模型,對軟件維護人員來說工作變得十分困難。目前主流的逆向工程工具可以通過源代碼生成軟件對應的開發(fā)模型,其中類圖是最常用的模型。可讀性是UML類圖質(zhì)量的一項重要指標,目前逆向工程中生成的UML類圖的規(guī)模往往比較龐大,可讀性較差。本文提出了一種基于多級劃分的大類圖拆分方法。首先根據(jù)類目間的繼承、聚合、關(guān)聯(lián)、依賴對類目間的耦合的影響程度,提出了類目間耦合強度的計算方法,并將類圖轉(zhuǎn)化為反應耦合強度的加權(quán)圖,從而將類圖拆分問題轉(zhuǎn)化為加權(quán)圖的劃分問題。對多級劃分算法進行改進,使之能夠較好地對加權(quán)圖進行拆分。對加權(quán)圖進行壓縮,優(yōu)先將耦合度較大的節(jié)點合并,減小了加權(quán)圖的規(guī)模,同時隱藏了權(quán)值較大的邊,接著將加權(quán)圖劃分為k部分,將每個部分的節(jié)點按照壓縮的順序逐級拆解,并使用改進的多路KL算法進行優(yōu)化調(diào)整,盡可能使得耦合度較大的節(jié)點劃分到同一個部分,直到節(jié)點恢復到原來的數(shù)目。對于規(guī)模相對小一些的類圖... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學天津市

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１類圖實例??

網(wǎng)格最長維度的坐標軸上，這將形成一個網(wǎng)格節(jié)點的序，然后對有序表二分，將??網(wǎng)格劃分為了兩個子塊，然后對每個子塊遞歸的使用此方法，就可以完成對該網(wǎng)??格的多路劃分。如圖２－１所示，在左圖中，粗線首先對整個網(wǎng)格進行二分，然后??用細線對兩個子塊進行劃分，然后用虛線再對更小的子塊進行劃分。右圖采用深??色的邊框?qū)澐趾缶W(wǎng)格的每個子塊都標注了出來。ＣＮＤ算法簡單易行，劃分速??度快，但是ＣＮＤ算法最后生成的劃分其劃分質(zhì)量太差，ＣＮＤ算法可能生成子塊??９??

考慮更多維度則可以生成更好的劃分方案。ＳＦＣ算法根據(jù)網(wǎng)格中節(jié)點的質(zhì)心位??置，使用一條空間填充曲線將它們排序％］。在對網(wǎng)格節(jié)點排序后，ＳＦＣ算法將??對序表進行路劃分，圖２－２給出了?ＳＦＣ算法對一個四叉樹網(wǎng)格進行８路劃分的??實例。??—．．．．ｒｈ７??圖２－２?ＳＦＣ算法劃分示意圖??ＳＦＣ算法劃分效率很高，得到的劃分，通常情況下劃分質(zhì)量要優(yōu)于ＣＮＤ算??法和Ｒ１Ｂ算法的劃分質(zhì)量［３８］，但是由于ＳＦＣ算法并沒有考慮圖中節(jié)點鏈接關(guān)系??以及權(quán)重，其本質(zhì)與ＣＮＤ算法和ＲＩＢ算法一樣也是基于圖的幾何結(jié)構(gòu)進行劃分，??因此，對于很多應用來說，這種方法生成的劃分方案其結(jié)果仍然不理想。??２．３．２纟且合劃分法??幾何劃分法，在生成劃分時，將圖中在空間上距離近的節(jié)點劃分在一起，沒??有考慮到節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)，相反，組合劃分法將拓撲上高度連接的節(jié)點盡可能劃??分在一起，即僅使用圖的鄰接信息來計算劃分方案，而不適用節(jié)點的坐標信息。??與幾何劃分相比

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]逆編譯中幾項關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳凱明.合肥工業(yè)大學 2004
[2]軟件逆向工程技術(shù)研究[D]. 陳昊鵬.西北工業(yè)大學 2002



本文編號：3577334