抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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過去10年間のIT産業におけるオブジェクトベースソフトウェア開発は,既に開発した要素の再利用に焦点を合わせてきた。現在のソフトウェア開発モデルと技術は,コンポーネント指向プログラミングを利用することによってソフトウェア再利用を促進する。コンポーネント指向プログラミングは,オブジェクト指向言語対応物と比較して,より効果的な再利用を提供する。これは,コンポーネントがオブジェクト指向ソフトウェア要素(例えばクラス/インタフェイス)とは対照的に,機能性に関してより抽象性を提供するからである。コンポーネントベースの開発は,利用可能なコンポーネントに関して,良く定義され,既にテストされた機能性を含むコンポーネントライブラリのアベイラビリティに大きく依存している。しかし,そのような部品ライブラリの適切なアベイラビリティは依然として問題である。適切な部品ライブラリの欠如は,スクラッチから新しいコンポーネントを設計すること,または既存のソフトウェアシステムからそれらを同定することによって取り組まれる。これらの同定された成分は,ソフトウェア再利用とより速いソフトウェア開発を増加させるために,Java Beanのような部品モデルとして変換されなければならず,この方向ではほとんど研究がなされていない。既存のシステムから成分を同定し,部品ライブラリを構築する多くのアプローチが提案されている。しかし,そのようなアプローチは,成分モデルの仕様として同定成分を変換するのに欠けている。再利用可能な元素のさらなる同定は,より正確で効率的である必要がある。精度は成分の構造的および意味的特性に依存する。コンポーネントは,ソフトウェアの個々の要素の単一またはグループから成り,従って,すべての要素のセットからコンポーネントを識別することは,指数的に成長する問題になる。このような問題はメタヒューリスティックアルゴリズムを用いてより効率的に解くことができる。したがって,本論文は,特異既存のソフトウェアシステムから成分を正確に同定して,Java Bean成分モデル標準にそれらの同定コンポーネントを変換する。本論文の成分同定手法は,メタヒューリスティック探索ベースのPSOアルゴリズムを利用することによって,根底にあるソフトウェアシステムをクラスタ化することに基づいている。クラスタは2/3/4ソフトウェア要素を含むグループとして同定された。さらに,使用した適応度関数は,構造(メンバー変数の使用に基づく)とソフトウェアに属する意味関係に基づいている。PSOアルゴリズムは,一般的に連続問題に適用されるので,定式化された成分同定問題は,本質的に(粒子の表現による)離散である。従って,PSOアルゴリズムが離散問題に適用できるように修正される機構も提供した。得られたクラスタ(成分)から,成分の界面を,基礎となる成分の呼び出しグラフにおける独立鎖を同定することにより同定した。最後に,これらの成分をJava Bean成分モデル仕様として変換する。提案手法を7つのオープンソースオブジェクト指向Javaソフトウェアシステムで実験的に検証し,結果を競合手法と比較した。得られた結果は,変換成分の正当性,従ってそれらの再利用性を確認した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
