Automating the analysis of stateful feature models

El modelado de la variabilidad es una de las principales tareas en el desarrollo de l´ıneas de productos software (LPS). Los FMs son el modelo mas utilizado para ello. Los FMs representan el conjunto de decisiones que pueden tomar los usuarios para configurar su producto como una jerarqu´ıa de caracter´ısticas. Hasta la fecha, estas decisiones se limitan a elegir y descartar las características que se desean, impidiendo la toma de decisiones sobre otros elementos importantes como son las cardinalidades y los atributos. Por otro lado, la extraccion automática de información de los FMs, también conocida como an´alisis automático de FMs (AAFM) es un tema que ha sido objeto de investigacion en los últimos veinteaños. El AAFM ofrece un amplio catálogo de operaciones de análisis para distintos propósitos. El enfoque general para resolver estas operciones de analisis consiste en dar una semántica operacional en términos de lenguajes declarativos que permiten la extraccion de información por medio de resolutores lógicos. Siguiendo este enfoque se han propuesto hasta la fecha más de 30 operaciones de análisis. Un subconjunto de estas operaciones denominadas explicativas ofrecen la posibilidad de obtener explicaciones sobre las relaciones que provocan determinados errores o las decisiones de usuario conflictivas que deben repararse en una configuración. Sin embargo, de todas las operaciones explicativas propuestas hasta la fecha, solo un subconjunto de ellas dispone de una semantica formal. En este escenario encontramos tres problemas a los que esta tesis se enfrenta: en primer lugar, los FMs no son modelos completamente configurables al impedir la toma de decisiones sobre todos sus elementos. En segundo lugar, es necesario dotar a todas las operaciones explicativas de una semantica formal. En tercer lugar, existe un elevado número de operaciones y la incapacidad de algunas de ellas para trabajar con FMs completamente configurables plantea una necesidad de proponer un nuevo marco de trabajo formal que les de soporte. En este trabajo partimos de dos conjeturas: que existe una correlacion entre determinadas operaciones explicativas y otras no explicativas; y que es posible interpretar ambos tipos de operaciones como problemas de analisis abductivo y deductivo (DAP). Apoyandonos en estas conjeturas, en esta tesis presentamos tres principales contribuciones a fin de resolver los problemas planteados: (i) proponemos los SFMs como modelos completamente configurables, que permiten a los usuarios tomar decisiones sobre todos sus elementos, (ii) el uso de los SFMs y su interpretacion como DAPs nos permite dar una semantica formal al análisis explicativo de una manera compacta, interpretando todas las operaciones propuestas hasta la fecha como casos particulares de dos operaciones de analisis explicativo, (iii) al proponer un nuevo modelo para el análisis, vemos la oportunidad de revisar todo el catálogo de operaciones del AAFM, proponiendo un catalogo simplificado de operaciones y un conjunto de mecanismos de composición que otorga flexibilidad a la hora de definir nuevas operaciones de análisis. Con estas contribuciones, entendemos que este trabajo establece las bases del analisis automático de SFMs (AASFM) que resuelve las limitaciones identificadas en este trabajo para el AAFM y que simplifica el proceso de formalizacion, de implementación y de pruebas de los motores de analisis.

Author dc:creator

• Trinidad Martín Arroyo, Pablo

Advisor dc:contributor.advisor

• Ruiz Cortés, Antonio

Statement dc:rights

• Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/11441/55765

OAI identifier oai:identifier

oai:idus.us.es:11441/55765