Técnica híbrida de análise de impacto para sistemas orientados a objetos.

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: MAIA, Mirna Carelli Oliveira.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Sistemas Orientados a Objetos; Software; Manutenção de Programas; Análise de Impacto; Impacto de Mudanças; Object Oriented Systems; Software Maintenance; Impact Analysis; Impact of Changes; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2906

Durante o processo de desenvolvimento de software, mudanças ocorrem para que os requisitos continuem atualizados de acordo com as necessidades dos clientes. A implementação de mudanças é uma atividade cara e não trivial. A análise de impacto é o processo de identificação das consequências da mudança no programa. A análise de impacto pode utilizar técnicas que utilizam a análise estática ou dinâmica para identificação do impacto das mudanças. Essas que podem produzir resultados imprecisos porque superestimam ou subestimam o impacto. No primeiro caso, podem incluir entidades não-afetadas caracterizando a presença de falso-positivos, o que pode fazer a empresa perder negócios para concorrentes. No segundo caso, os resultados desconsideram entidades afetadas, o que caracteriza a presença de falso-negativos, o que pode representar que a empresa vai ter prejuízos financeiros. Na maioria dos contextos, o prejuízo associado aos falso-negativos é maior do que os falso-positivos. Neste trabalho, propomos e avaliamos uma técnica de análise de impacto que visa reduzir o número de falso-negativos. Avaliamos a técnica segundo dois critérios: viabilidade e efetividade. Para avaliar a viabilidade, implementamos o protótipo SD-Impala para representar as etapas da técnica proposta. Para avaliar a efetividade, realizamos a análise de impacto em projetos reais utilizando ferramentas diferentes e comparamos os erros de seus resultados. A análise desses valores mostrou que a técnica proposta reduziu os falso-negativos entre 90% e 115% em relação à técnica estática, e reduziu entre 21,2% e 39% em relação à técnica dinâmica.