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Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Uma abordagem inteligente para suporte à detecção e classificação automática de design smells em sistemas de software orientados a objetos através de ontologias
Alternate title (s): A smart approach to support automatic detection and classification of design smells in object-oriented software systems through ontologies.
Author: Silva, Vinicius Jonathan Santos
First Advisor: Dorça, Fabiano Azevedo
First member of the Committee: Maia, Marcelo de Almeida
Second member of the Committee: Nunes, Bernardo Pereira
Summary: Programação Orientada a Objetos (POO) é uma disciplina bastante complexa queexige o conhecimento de vários conceitos como herança, encapsulamento e polimorfismo.Esses conceitos são muito importantes para o aprendizado de conceitos mais avançados,como padrões de projeto e refatoração de código. Alguns conceitos quando aplicados demaneira incorreta podem levar ao surgimento de falhas dedesign, também conhecidascomodesign smells.Design smellssão estruturas desoftwareque podem indicar proble-mas de código oudesignque tornam complexo o processo de evolução e manutenção dosoftware. Aprender como evitar essas falhas e como refatorá-las é uma das habilidadesmais importantes para se tornar um bom desenvolvedor orientado a objetos. Dessa forma,esse trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de umplug-inpara o ambiente de de-senvolvimento Eclipse, para tornar a identificação desmellsem códigos OO mais simplese rápida. Nosso método foi testado contra 4 ferramentas de propósito similar(DECOR,JDeodorant, CheckStyle e PMD), executando todas elas em 3 projetosopen-source(JU-nit, Log4J e ArgoUML) com a finalidade de identificação de 4design smells(InsufficientModularization, Long Method, Long Parameter List e Deficient Encapsulation). Logoapós, realizamos uma análise por amostragem com o objetivo de demonstrar o poder deexpressividade da utilização de ontologias ao identificar todos os 14design smellspro-postos nesse trabalho. Os resultados obtidos mostraram que nossa ferramenta apresentouacurácia de 100% em todos os testes, resultados estes que se igualaram a algumas ferra-mentas em alguns casos ou foi superior a elas em outros.
Abstract: Object oriented programming is a fairly complex discipline that requires knowledge ofvarious concepts such as inheritance, encapsulation, and polymorphism. These conceptsare very important for learning more advanced concepts such as design patterns and coderefactoring. Some concepts when applied incorrectly can lead to design flaws, also knownas design smells. Design smells are software structures that may indicate code or designproblems that make the process of software evolution and maintenance complex. Learninghow to avoid these failures and how to refactor them is one of the most important skillsfor becoming a good object-oriented developer. Thus, this work aims to develop a plug-in for the Eclipse development environment to make the process of identifying smells inOO code simpler and faster. Our method has been tested against 4 similar purpose tools(DECOR, JDeodorant, CheckStyle and PMD), running them all in 3 open source projects(JUnit, Log4J and ArgoUML) for the purpose of identifying 4 design smells (InsufficientModularization, Long Method, Long Parameter List and Deficient Encapsulation). Soonafter, we performed a sample analysis in order to demonstrate the expressive power ofusing ontologies by identifying all 14 design smells proposed in this work. The resultsobtained showed that our tool presented 100 % accuracy in all tests, results that wereequal to some tools or were superior to them in others.
Keywords: Aprendizado
Refatoração
Programação orientada a objetos
Engenharia de Software
Design smells
Computação
Learning
Refactoring
Object-oriented programming
Software Engineering
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Quote: SILVA, Vinicius Jonathan Santos. Uma abordagem inteligente para suporte à detecção e classificação automática de design smells em sistemas de software orientados a objetos através de ontologias. 2019. 80 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2566.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2566
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28290
Date of defense: 23-Sep-2019
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