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Titelaufnahme

Titel
Struktur- und verhaltensbasierte Entwurfsmustererkennung / von Lothar Wendehals
AutorWendehals, Lothar In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Erschienen2007
UmfangX, 256 S. : graph. Darst.
HochschulschriftPaderborn, Univ., Diss., 2007
SpracheDeutsch
DokumenttypDissertation
URNurn:nbn:de:hbz:466-20080116017 Persistent Identifier (URN)
Dateien
Struktur- und verhaltensbasierte Entwurfsmustererkennung [3.32 mb]
zusfasng [49.53 kb]
abstract [45.71 kb]
Links
Nachweis
Klassifikation

Deutsch

Die Anforderungen an existierende Software ändern sich ständig. Bevor jedoch Änderungen an der Software durchgeführt werden können, muss der Softwareentwickler große Mengen Quelltext verstehen, die häufig schlecht dokumentiert sind. In der Softwaretechnik werden weit verbreitete Lösungen für wiederkehrende Probleme als Entwurfsmuster beschrieben. Entwurfsmuster im Quelltext zu identifizieren hilft, das implizite Design der Software zu dokumentieren und den Entwickler beim Verstehen zu unterstützen. Entwurfsmuster definieren sich durch ihre Struktur und ihr Verhalten. Die meisten existierenden Werkzeuge zur Erkennung von Entwurfsmustern verwenden statische Analysen der Quelltexte, die sich gut zur Erkennung von Struktur, nicht jedoch zur Erkennung von Verhalten eignen. Dynamische Analysen untersuchen dagegen das Verhalten der Software zur Laufzeit, wobei aber eine riesige Datenmenge anfällt. In dieser Dissertation wird eine Entwurfsmustererkennung vorgestellt, die eine existierende, statische Analyse mit einer neu entwickelten, dynamischen Analyse kombiniert. Die statische Analyse identifiziert Kandidaten von Entwurfsmustern anhand ihrer Struktur. Die dynamische Analyse untersucht anschließend nur das Verhalten dieser Kandidaten, um die anfallende Datenmenge zu reduzieren. Die Entwurfsmuster werden somit sowohl anhand ihrer Struktur als auch ihres Verhaltens identifiziert und bilden daher eine verlässliche Grundlage zum Verständnis der Software.

English

Requirements of existing software are constantly changing. Before changing the software, a software developer needs to understand a huge amount of source code which is frequently poorly documented. In software engineering, well-known solutions for recurring problems are described as design patterns. Identifying design patterns in the source code documents the implicit software design and supports the developer understanding the software. Design patterns are defined by their structure as well as their behavior. Most of the existing design pattern recognition tools use static analyses of the source code. Static analyses are appropriate to identify the structure but insufficient to identify behavior. Dynamic analyses in contrast examine the behavior of the software during runtime but produce huge amount of data. This thesis presents a design pattern recognition which combines an existing static analysis with a newly developed dynamic analysis. The static analysis identifies candidates of design patterns by their structure. The dynamic analysis subsequently examines the behavior of just these candidates to reduce the amount of data. The design patterns are therefore identified by their structure as well as their behavior and hence are a reliable basis for understanding the software.