Des signatures num�riques pour am�liorer la recherche structurelle de patrons

Des signatures num�riques pour am�liorer la recherche structurelle de patrons. Gu�h�neuc, Y. & Sahraoui, H. In Huchard, M., Ducasse, S., & Nierstrasz, O., editors, Actes du 11e colloque Langages et Mod�les � Objets (LMO), pages 97–112, mars, 2005. Herm�s Science Publications. 16 pages.

Paper abstract bibtex

Les patrons de conception orientés-objets décrivent de bonnes solutions à des problèmes récurrents de conception des programmes. Les solutions proposées sont des motifs de conception que les concepteurs introduisent dans l'architecture de leurs programmes. Il est important d'identifier, pendant la maintenance, les motifs de conception utilisés dans l'architecture d'un programme pour comprendre les problèmes de conception résolus et faire des modifications pertinentes au programme. L'identification de micro-architectures similaires à des motifs de conception est difficile à cause du large espace de recherche, ıe les nombreuses combinaisons de classes possibles. Nous proposons une étude expérimentale des classes jouant un rôle dans des motifs de conception avec des métriques et un algorithme d'apprentissage pour associer des signatures numériques aux rôles dans les motifs de conception. Une signature numérique est un ensemble de valeurs de métriques qui caractérise les classes jouant un rôle dans un motif de conception. Nous montrons que les signatures numériques permettent de réduire efficacement l'espace de recherche des micro-architectures similaires à des motifs de conception sur l'exemple du patron de conception Composite et du programme \JHotDraw.

@INPROCEEDINGS{Gueheneuc05-LMO-SignaturesNumeriques,
   AUTHOR       = {Yann-Ga�l Gu�h�neuc and Houari Sahraoui},
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      structurelle de patrons},
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      des programmes. Les solutions propos\'ees sont des motifs de 
      conception que les concepteurs introduisent dans l'architecture de 
      leurs programmes. Il est important d'identifier, pendant la 
      maintenance, les motifs de conception utilis\'es dans l'architecture 
      d'un programme pour comprendre les probl\`emes de conception 
      r\'esolus et faire des modifications pertinentes au programme. 
      L'identification de micro-architectures similaires \`a des motifs de 
      conception est difficile \`a cause du large espace de recherche, 
      \ie{} les nombreuses combinaisons de classes possibles. Nous 
      proposons une \'etude exp\'erimentale des classes jouant un r\^ole 
      dans des motifs de conception avec des m\'etriques et un algorithme 
      d'apprentissage pour associer des signatures num\'eriques aux r\^oles 
      dans les motifs de conception. Une signature num\'erique est un 
      ensemble de valeurs de m\'etriques qui caract\'erise les classes 
      jouant un r\^ole dans un motif de conception. Nous montrons que les 
      signatures num\'eriques permettent de r\'eduire efficacement l'espace 
      de recherche des micro-architectures similaires \`a des motifs de 
      conception sur l'exemple du patron de conception Composite et du 
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