
Mejora de las métricas del software orientado a aspectos
Estudio sobre la complejidad cognitiva y validación empírica
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El desarrollo de software es un proceso complejo que requiere técnicas de medición precisas para evaluar la calidad, la mantenibilidad y la eficiencia. Las métricas tradicionales de la programación orientada a objetos (POO), aunque útiles, tienen dificultades para captar plenamente las preocupaciones transversales de los sistemas de software modernos. La programación orientada a aspectos (POO) aborda estas limitaciones modularizando los problemas transversales (por ejemplo, registro, seguridad, transacciones) en aspectos reutilizables. Sin embargo, medir la complejidad y la capacidad de ...
El desarrollo de software es un proceso complejo que requiere técnicas de medición precisas para evaluar la calidad, la mantenibilidad y la eficiencia. Las métricas tradicionales de la programación orientada a objetos (POO), aunque útiles, tienen dificultades para captar plenamente las preocupaciones transversales de los sistemas de software modernos. La programación orientada a aspectos (POO) aborda estas limitaciones modularizando los problemas transversales (por ejemplo, registro, seguridad, transacciones) en aspectos reutilizables. Sin embargo, medir la complejidad y la capacidad de mantenimiento de los sistemas AOP sigue siendo un reto.Esta investigación se centra en validar empíricamente las métricas de acoplamiento en AOP, introduciendo versiones cognitivas ponderadas de las métricas existentes para reflejar mejor el esfuerzo de comprensión humana. El estudio también emplea la lógica difusa para evaluar la complejidad global, proporcionando una evaluación más matizada del software orientado a aspectos.Los objetivos de esta investigación son:- Mejorar las métricas AOP existentes incorporando pesos cognitivos.- Validar empíricamente estas métricas mediante experimentos controlados.- Utilizar la lógica difusa para calcular una puntuación de complejidad agregada.