¿Qué son las métricas de software y cómo se pueden rastrear?

El tercer objetivo utilizó un repositorio de refactorizaciones anteriores para fomentar el uso de refactorizaciones similares a las aplicadas a los mismos fragmentos de código en el pasado. El enfoque se probó en tres proyectos Java de código abierto y se comparó con una búsqueda comoformatearuncelular.com aleatoria y un enfoque monoobjetivo. Vivanco y Pizzi utilizaron técnicas basadas en búsquedas para seleccionar las métricas de mantenibilidad más adecuadas de un grupo. Presentaron un GA paralelo para elegir entre 64 métricas de código fuente orientadas a objetos diferentes.

Cobertura de prueba: ¿No es para gerentes?

No solo la revisión de la literatura en sí es más profunda, sino que el análisis también investiga otros aspectos de la literatura. Hay una investigación más profunda de las herramientas utilizadas para la refactorización en los estudios y también un examen de cómo se han probado y discutido las métricas en la literatura. Esta encuesta también investiga cómo las técnicas de búsqueda utilizadas en la literatura han cambiado con el tiempo. Aspectos similares de la literatura que se han investigado en ambos artículos se comparan a continuación con el fin de examinar si se han aislado tendencias relacionadas en los dos conjuntos de artículos analizados. Ouni, Kessentini y Sahraoui luego exploraron el potencial de usar el historial de refactorización del desarrollo para ayudar a refactorizar la versión actual de un proyecto de software. Utilizaron un enfoque multiobjetivo con NSGA-II para combinar tres objetivos separados al proponer secuencias de refactorización para mejorar el producto. Dos de los objetivos, la mejora de la calidad del diseño y la preservación de la semántica, se tomaron de trabajos anteriores.

Para probar el enfoque, se aplicó a tres programas Java de código abierto con información suficiente para deducir el contexto del desarrollador. Adaptaron el enfoque para buscar refactorizaciones que puedan reducir cuatro tipos de anti-patrón; clase perezosa, lista larga de parámetros, código espagueti y generalidad especulativa. También tenían como objetivo mejorar cinco de los atributos de calidad definidos en el modelo QMOOD.

También se describen los resultados de un estudio empírico de las actividades de mantenimiento en los dos sistemas comerciales. Se presenta una instrumentación métrica en un marco de desarrollo de software orientado a objetos. Sin embargo, su estudio se centra únicamente software transportes en el análisis de los estudios, mientras que este artículo ofrece una revisión detallada de los estudios que se analizan. Por otro lado, la revisión de la literatura de Mariani y Vergilio no es una encuesta y, como tal, se centra únicamente en el análisis.

• Se sugiere que, dado que este era el proyecto más pequeño, el algoritmo de enjambre de partículas puede ser más adecuado para proyectos más pequeños y restrictivos.
• Se encontró que aunque la técnica solo superó a los enfoques monoobjetivos en el 11% de los casos, los superó en las métricas de robustez en todos los casos, mostrando que si bien sacrificaba algo de calidad, el enfoque NSGA-II llegó a soluciones más robustas.
• SBSE se ha utilizado para automatizar este proceso, lo que reduce el tiempo necesario para reestructurar un programa.
• En cuanto al rendimiento, se comparó con un algoritmo de enjambre de partículas multiobjetivo y se descubrió que supera o no tiene una diferencia significativa en el rendimiento en todos los proyectos excepto en uno.
• Para analizar la efectividad del enfoque y las compensaciones involucradas en asegurar la solidez, el enfoque NSGA-II se comparó con un conjunto de otras técnicas.

Sin embargo, las métricas de software rara vez se han estudiado en el paradigma orientado a objetos. Se han propuesto muy pocas métricas para medir sistemas orientados a objetos y las propuestas no han sido validadas. Esta investigación se concentra en varias métricas de software orientado a objetos y la validación de estas métricas con esfuerzo de mantenimiento en dos sistemas comerciales. Si bien los modelos estándar tienen en cuenta la complejidad, los muchos tipos de complejidad en el software pueden requerir un escrutinio adicional para algunos proyectos. Las medidas simples de complejidad incluyen el número de módulos y el tamaño promedio de los módulos. Las medidas más formales incluyen la complejidad ciclomática de McCabe y la complejidad de los datos de Halstead. La recopilación de métricas puede aumentar en gran medida la confiabilidad de estas medidas, aunque este proceso puede no ser rentable.

Ingeniería de software

Varias de las herramientas propuestas identificaron primero los defectos de diseño antes de intentar resolverlos. Más recientemente, Ouni et al. adaptó el algoritmo de optimización de reacción química para la refactorización basada en búsquedas y exploró los beneficios de este enfoque. Compararon esta técnica de búsqueda con técnicas de optimización más estándar utilizadas en SBSE; a GA, SA y optimización del enjambre de partículas. Combinaron cuatro medidas de priorización diferentes para crear una función de aptitud que tenía como objetivo reducir siete tipos diferentes de olores de código. A cada uno de los tipos de olor de código se le dio una puntuación de prioridad de 1 a 7 para representar su opinión sobre qué olores son más urgentes a partir de experiencias previas en el campo. La herramienta inFusion se utilizó para deducir puntuaciones de gravedad para representar qué tan crítico es un olor de código en comparación con otros del mismo tipo.

Métrica

Aunque las revisiones de Misbhauddin y Alshayeb y de Al Dallal analizaron aspectos de la refactorización, a diferencia de esta encuesta, no se centraron en el uso de la refactorización basada en búsquedas aplicada al mantenimiento de software. Examinaron aspectos de la refactorización en ingeniería de software que eran más abstractos. Misbhauddin y Alshayeb investigaron el uso de la refactorización para modificar modelos UML, como un aspecto de la ingeniería basada en modelos. Esta encuesta analiza más directamente la refactorización para mejorar aspectos del software en sí. Al Dallal investiga estudios que identifican oportunidades de refactorización en código orientado a objetos. Una vez más, esto es menos distinto que la investigación en este artículo que analiza artículos que proporcionan soluciones reales de refactorización en software. RQ8 preguntó «¿Qué herramientas se utilizaron para la refactorización?» Se propusieron y utilizaron siete herramientas de refactorización diferentes entre los estudios.

La puntuación de riesgo se calculó para representar el código más riesgoso como código que se desvió del código bien diseñado. Los olores de código relacionados con las clases que se cambian con mayor frecuencia se consideraron más importantes, ya que se consideró elcredocatolico.com que los olores de código que no habían sufrido cambios se habían creado intencionalmente. El enfoque se aplicó a cinco programas Java de código abierto diferentes y se comparó con un estudio anterior y una variación del enfoque que no utilizaba la priorización.

En primer lugar, le pidieron a un arquitecto de software experimentado que clasificara los 366 componentes de un sistema de software en dificultad, del 1 al 5. Luego, se ejecutó el GA para el conjunto de métricas en secuencia y en paralelo, utilizando C para el GA y MPI para implementar el mejoras paralelas. Las métricas que se consideraron más eficientes incluyeron métricas de acoplamiento, métricas de comprensibilidad y métricas de complejidad. Además, el programa paralelo se ejecutó sustancialmente más rápido que la versión secuencial. Las métricas de software se han estudiado en el paradigma procedimental como un medio cuantitativo para evaluar el proceso de desarrollo de software, así como la calidad de los productos de software.

El enfoque fue superior al utilizar las medidas pertinentes a las otras dos soluciones en comparación con él. También se demostró que brinda mejores soluciones en sistemas más grandes que los otros algoritmos de optimización probados. Morales definió su objetivo de crear un complemento de Eclipse para ayudar con la refactorización en un trabajo de doctorado. Su objetivo era comparar diferentes enfoques metaheurísticos y utilizar una búsqueda metaheurística para detectar antipatrones en el código. El complemento luego usaría la refactorización automatizada para ayudar a eliminar los anti-patrones y mejorar el diseño del código. El enfoque aprovecha la información sobre la tarea de un desarrollador, así como una de las tres metaheurísticas, para sugerir un conjunto de refactorizaciones que afectan solo a las entidades del proyecto en el contexto del desarrollador.