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dc.contributor.advisor1Eduardo Magno Lages Figueiredopt_BR
dc.contributor.referee1Claudio Nogueira Sant'Annapt_BR
dc.contributor.referee2Marco Tulio de Oliveira Valentept_BR
dc.creatorEduardo Moreira Fernandespt_BR
dc.date.accessioned2019-08-12T04:11:57Z-
dc.date.available2019-08-12T04:11:57Z-
dc.date.issued2017-02-22pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/ESBF-ALLNP2-
dc.description.abstractSoftware Product Line (SPL) is a set of systems that share features. Since the components of a SPL should be easy to maintain, developers have to detect code anomalies that harm the SPL maintainability. We have found several means to detect single code anomalies. Previous work assume that single anomalies suffice to characterize SPL maintenance problems, though an anomaly represents only a part of the problem. Thus, previous studies have difficulties in characterizing anomalies that indicate SPL maintenance problems. In this dissertation, we observe that anomalies may be interconnected, thereby forming so-called agglomerations. Two or more anomalies form an agglomeration in SPL when they affect the same SPL structural element. We then assess to what extent (non-)agglomerated anomalies represent sources of a specific problem: instability. Our findings suggest that feature hierarchy agglomeration indicates up to 89% of sources of instability, i.e., more than non-agglomerated anomalies.pt_BR
dc.description.resumoUma Linha de Produtos de Software (LPS) é um conjunto de sistemas de software que compartilham características comuns e variáveis. Para prover reúso em larga escala, os componentes de uma LPS devem ser de fácil manutenção. Portanto, desenvolvedores devem identificar as estruturas de código anômalas - isto é, as anomalias de código - que prejudicam a manutenção de LPSs. Caso contrário, mudanças em uma LPS podem eventualmente propagar-se a características sem aparente inter-relação e afetar diversos produtos da LPS. Após revisarmos a literatura, encontramos algumas estratégias de detecção e várias ferramentas para detecção de anomalias de código. Em geral, tanto as estratégias quanto as ferramentas apresentam resultados de detecção similares, e algumas ferramentas são compatíveis com LPS. Assim, assumimos que a detecção de anomalias individuais de código é um problema suficientemente tratado pela literatura. Trabalhos anteriores frequentemente assumem que anomalias isoladas são suficientes para caracterizar problemas de manutenção em LPS, ainda que cada anomalia possa representar uma visão parcial, insignificante ou inexistente da extensão de um problema. Portanto, tais estudos possuem dificuldades em caracterizar estruturas anômalas que indiquem problemas de manutenção em LPS. Nesta dissertação, estudamos o contexto de cada anomalia e observamos que algumas delas podem estar interconectadas, formando as chamadas aglomerações de anomalias. Duas ou mais anomalias compõem uma aglomeração em LPS se afetam em conjunto uma característica, uma hierarquia de características ou um componente. Caracterizamos três tipos de aglomeração de anomalias de código em LPS e investigamos o potencial de anomalias aglomeradas, ou não-aglomeradas, em representarem, no contexto de LPS, fontes de um problema de manutenção específico: instabilidade. Analisamos diversas versões de quatro LPSs orientadas por características. Nossos resultados sugerem que aglomeração em hierarquia de características pode indicar até 89% de fontes de instabilidade em LPS, provendo melhores resultados em comparação a anomalias não-aglomeradas.pt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectLinha de Produtos de Softwarept_BR
dc.subjectAnomalia de Códigopt_BR
dc.subjectInstabilidadept_BR
dc.subject.otherAnomalias de código (Engenharia de software)pt_BR
dc.subject.otherLinha de produtos de softwarept_BR
dc.subject.otherComputaçãopt_BR
dc.subject.otherEngenharia de softwarept_BR
dc.titleAnomaly agglomeration as sign of product line instabilitiespt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
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