Verbesserung aspektorientierter Software-Metriken
Eine Studie über kognitive Komplexität und empirische Validierung
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Die Softwareentwicklung ist ein komplexer Prozess, der präzise Messverfahren zur Bewertung von Qualität, Wartbarkeit und Effizienz erfordert. Traditionelle Metriken der objektorientierten Programmierung (OOP) sind zwar nützlich, können aber die übergreifenden Belange moderner Softwaresysteme nicht vollständig erfassen. Die aspektorientierte Programmierung (AOP) geht auf diese Einschränkungen ein, indem sie Querschnittsthemen (z. B. Protokollierung, Sicherheit, Transaktionen) in wiederverwendbare Aspekte modularisiert. Die Messung der Komplexität und Wartbarkeit von AOP-Systemen bleibt ...
Die Softwareentwicklung ist ein komplexer Prozess, der präzise Messverfahren zur Bewertung von Qualität, Wartbarkeit und Effizienz erfordert. Traditionelle Metriken der objektorientierten Programmierung (OOP) sind zwar nützlich, können aber die übergreifenden Belange moderner Softwaresysteme nicht vollständig erfassen. Die aspektorientierte Programmierung (AOP) geht auf diese Einschränkungen ein, indem sie Querschnittsthemen (z. B. Protokollierung, Sicherheit, Transaktionen) in wiederverwendbare Aspekte modularisiert. Die Messung der Komplexität und Wartbarkeit von AOP-Systemen bleibt jedoch eine Herausforderung.Diese Forschungsarbeit konzentriert sich auf die empirische Validierung von Kopplungsmetriken in AOP, wobei kognitiv gewichtete Versionen bestehender Metriken eingeführt werden, um den menschlichen Verstehensaufwand besser widerzuspiegeln. In der Studie wird auch Fuzzy-Logik zur Bewertung der Gesamtkomplexität eingesetzt, um eine differenziertere Bewertung von aspektorientierter Software zu ermöglichen.Diese Forschung zielt darauf ab:- Verbesserung bestehender AOP-Metriken durch Einbeziehung kognitiver Gewichte.- Empirische Validierung dieser Metriken durch kontrollierte Experimente.- Verwendung von Fuzzy-Logik zur Berechnung einer aggregierten Komplexitätsbewertung.
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