Melhorar as métricas de software orientadas para os aspectos
Um estudo sobre a complexidade cognitiva e a validação empírica
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O desenvolvimento de software é um processo complexo que exige técnicas de medição precisas para avaliar a qualidade, a capacidade de manutenção e a eficiência. As métricas tradicionais de programação orientada a objectos (OOP), embora úteis, têm dificuldade em captar totalmente as preocupações transversais dos sistemas de software modernos. A Programação Orientada a Aspectos (POA) aborda estas limitações através da modularização das preocupações transversais (por exemplo, registo, segurança, transacções) em aspectos reutilizáveis. No entanto, medir a complexidade e ...
O desenvolvimento de software é um processo complexo que exige técnicas de medição precisas para avaliar a qualidade, a capacidade de manutenção e a eficiência. As métricas tradicionais de programação orientada a objectos (OOP), embora úteis, têm dificuldade em captar totalmente as preocupações transversais dos sistemas de software modernos. A Programação Orientada a Aspectos (POA) aborda estas limitações através da modularização das preocupações transversais (por exemplo, registo, segurança, transacções) em aspectos reutilizáveis. No entanto, medir a complexidade e a capacidade de manutenção dos sistemas AOP continua a ser um desafio.Esta investigação centra-se na validação empírica de métricas de acoplamento em AOP, introduzindo versões cognitivas ponderadas das métricas existentes para melhor refletir o esforço de compreensão humana. O estudo também emprega a lógica difusa para avaliar a complexidade global, fornecendo uma avaliação mais matizada do software orientado por aspectos.Esta investigação tem como objectivos- Melhorar as métricas de AOP existentes, incorporando pesos cognitivos.- Validar empiricamente estas métricas através de experiências controladas.- Utilizar a lógica difusa para calcular uma pontuação de complexidade agregada.
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