軟件在生命周期中經(jīng)常被修改或增強(qiáng)以滿足不同的功能需求。隨著演化的推進(jìn),軟件設(shè)計會變得越來越復(fù)雜,維護(hù)成本也越來越高。運(yùn)用軟件重構(gòu)技術(shù)可以通過改變軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)來修復(fù)軟件設(shè)計,降低維護(hù)成本。為了對開發(fā)人員在軟件重構(gòu)過程中提供支持,研究人員提出了許多重構(gòu)方法,但大多數(shù)都只考慮細(xì)粒度(如類級別)的重構(gòu)操作。然而,對于規(guī)模較大的面向?qū)ο筌浖?包對系統(tǒng)設(shè)計起著重要的作用。它作為基本組織單元,對類進(jìn)行管理以降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。包的設(shè)計質(zhì)量直接關(guān)系到整個軟件的設(shè)計質(zhì)量,僅考慮細(xì)粒度的軟件重構(gòu)不足以顯著提高包的設(shè)計質(zhì)量。因此,如果能通過重構(gòu)改進(jìn)包的設(shè)計質(zhì)量,則可以更加有效地提高軟件質(zhì)量。在已有的重構(gòu)方法中,基于搜索的軟件重構(gòu)方法近幾年在研究領(lǐng)域引起了很大的關(guān)注,包括單目標(biāo)優(yōu)化軟件重構(gòu)方法和多目標(biāo)優(yōu)化軟件重構(gòu)方法。近期研究指出,單目標(biāo)優(yōu)化方法不足以權(quán)衡有沖突的質(zhì)量屬性(如內(nèi)聚性和耦合性),而多目標(biāo)優(yōu)化方法能夠更好地解決重構(gòu)問題。然而,當(dāng)前已有的多目標(biāo)優(yōu)化重構(gòu)方法所采用的目標(biāo)均沒有直接對設(shè)計原則的遵循程度進(jìn)行量化。直覺上,軟件越遵循設(shè)計原則,其軟件質(zhì)量越高。若該假設(shè)成立,則直接以設(shè)計原則度量作為優(yōu)化目標(biāo)更有可...

【文章頁數(shù)】：142 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 研究內(nèi)容
    1.3 主要貢獻(xiàn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 研究基礎(chǔ)與現(xiàn)狀
    2.1 軟件設(shè)計基本原則
    2.2 軟件度量研究現(xiàn)狀
    2.3 缺陷預(yù)測
        2.3.1 缺陷預(yù)測的原理概述
        2.3.2 不同粒度的缺陷預(yù)測
        2.3.3 缺陷預(yù)測的建模方法
    2.4 軟件重構(gòu)
        2.4.1 軟件重構(gòu)概述
        2.4.2 重構(gòu)方法現(xiàn)狀
        2.4.3 重構(gòu)工具介紹
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于面向?qū)ο笤O(shè)計原則的軟件質(zhì)量實證研究
    3.1 引言
    3.2 度量介紹
        3.2.1 設(shè)計原則度量
        3.2.2 傳統(tǒng)包級別度量
    3.3 研究方法
        3.3.1 研究問題描述
        3.3.2 度量冗余分析方法
        3.3.3 logistic回歸建模方法
        3.3.4 預(yù)測性能評價方法
    3.4 實驗設(shè)置
        3.4.1 實驗對象介紹
        3.4.2 數(shù)據(jù)收集與處理
    3.5 實驗結(jié)果
        3.5.1 度量間的冗余性
        3.5.2 度量與缺陷的相關(guān)性
        3.5.3 缺陷預(yù)測性能對比
    3.6 討論
        3.6.1 模塊化度量能提高預(yù)測有效性的原因
        3.6.2 實驗結(jié)果與以往工作對比
        3.6.3 實驗結(jié)果對開發(fā)可靠軟件的意義
        3.6.4 結(jié)論有效性的威脅
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于高內(nèi)聚低耦合設(shè)計原則的軟件質(zhì)量實證研究
    4.1 引言
    4.2 度量介紹
        4.2.1 非上下文內(nèi)聚性度量
        4.2.2 上下文內(nèi)聚性度量
        4.2.3 度量計算實例描述
    4.3 研究方法
        4.3.1 研究問題描述
        4.3.2 實驗方法概述
        4.3.3 預(yù)測性能評價方法
    4.4 實驗設(shè)置
        4.4.1 實驗對象介紹
        4.4.2 數(shù)據(jù)收集與處理
    4.5 實驗結(jié)果
        4.5.1 數(shù)據(jù)集統(tǒng)計分析
        4.5.2 度量間的冗余性
        4.5.3 度量與缺陷的相關(guān)性
        4.5.4 單用預(yù)測有效性
        4.5.5 組合預(yù)測有效性
    4.6 討論
    4.7 本章小結(jié)
第五章 設(shè)計原則導(dǎo)向的包級別軟件重構(gòu)技術(shù)研究
    5.1 引言
    5.2 基礎(chǔ)知識
    5.3 方法概述
        5.3.1 DP-MO-R方法框架
        5.3.2 種群個體的改造
        5.3.3 約束規(guī)則的定義
        5.3.4 NSGA-Ⅱ遺傳算法的應(yīng)用
        5.3.5 適應(yīng)度的選取
    5.4 實驗設(shè)置
        5.4.1 研究問題描述
        5.4.2 實驗對象介紹
        5.4.3 遺傳算法參數(shù)設(shè)置
        5.4.4 DP-MO-R評價方法
    5.5 實驗結(jié)果
        5.5.1 軟件設(shè)計質(zhì)量改進(jìn)的顯著性
        5.5.2 對比實驗結(jié)果
    5.6 討論
    5.7 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果
致謝



本文編號：3769912