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Generating Software Architectural Model from Source Code Using Module Clustering
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AI
DOI：10.3390/sym17091523.png)
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摘要
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软件维护是软件开发中最昂贵的阶段之一，尤其是在复杂源代码是唯一可用工件的情况下。对软件模块进行聚类并生成结构化架构模型可以显著降低维护的投入和成本。本研究旨在通过最大化簇内内聚性、最小化簇间耦合性以及优化整体模块质量来实现高质量的模块化。由于寻找最优聚类是一个NP完全问题，许多现有方法存在模块结构不佳、不稳定和结果不一致等问题。为克服这些局限性，本文提出了一种使用离散臭虫优化器的模块聚类方法。在软件架构中，对称性指的是模块的平衡且结构化的排列。在所提出的方法中，模块聚类旨在根据结构和行为相似性识别并分组相关模块，反映源代码中的对称属性。相反，不对称性（如具有不规则依赖关系的模块）可能表明架构缺陷。该方法在十个广泛使用的真实软件数据集上进行了评估。实验结果表明，所提出的算法始终能提供更优的模块化质量，平均得分为2.806，并在内聚性和耦合性之间实现了良好的平衡。总体而言，本研究为软件模块聚类提供了一个有效的解决方案，并提供了更好的架构恢复和更易于维护的系统。
Keyword:
software maintenance
source code comprehension
module clustering
bedbug optimizer
coupling
cohesion
design model generation
期刊
IF:
2.2
论文数:
250
被引数:
2.6W
机构
暂无机构信息
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