Operadores de cruzamento para aprimorar a otimização de arquitetura de linha de produto de software

Abstract

Resumo: Um dos principais artefatos da Linha de Produto de Software (LPS) é a Arquitetura de Linha de Produto (PLA). O projeto de PLA foi formulado como um problema de otimização multiobjetivo e resolvido com sucesso pela abordagem MOA4PLA, que representa o estado da arte em otimização de projetos de PLA. No entanto, a maioria dos estudos empíricos otimiza os projetos de PLA sem aplicar um dos operadores genéticos fundamentais: o operador de cruzamento. Um operador de cruzamento para projeto de PLA, denominado Feature-driven Crossover, foi proposto em um estudo anterior. Apesar dos resultados promissores, esse operador ocasionalmente gerava soluções incompletas. Para superar essas limitações, este trabalho tem como objetivo aprimorar a otimização de projetos de PLA baseada em busca, aprimorando o operador de cruzamento dirigido a features existente e apresentando dois novos operadores de cruzamento específicos para projeto de PLA. Um dos operadores conta com três variações. Os operadores propostos foram avaliados com a condução de três estudos empíricos utilizando três projetos de PLA amplamente utilizados. Cada estudo empírico englobou diferentes experimentos. Os resultados das análises quantitativa e qualitativa mostram a utilidade e eficiência dos operadores propostos para gerar soluções consistentes. Também foi observado que os operadores se complementam, levando principalmente a soluções com melhor modularização de features do que o experimento de controle.

Abstrat: One of the main artifacts of the Software Product Line (SPL) is the Product Line Architecture (PLA). The PLA design was formulated as a multi-objective optimization problem and successfully solved by the MOA4PLA approach, which represents the state of the art in optimizing PLA design. However, most empirical studies optimize PLA designs without applying one of the fundamental genetic operators: the crossover. A crossover operator for a PLA design, called Feature-driven Crossover, was proposed in a previous study. Despite the promising results, this operator occasionally generated incomplete solutions. To overcome these limitations, this work aims to enhance the optimization of search-based PLA design, improving the Feature-driven Crossover operator and introducing two novel crossover operators specific to PLA design. One of these operators has three variations. The proposed operators were evaluated by conducting three empirical studies using three widely used PLA design. Each empirical study involved different experiments. The results of the quantitative and qualitative analysis show the usefulness and efficiency of the proposed operators in reaching consistent solutions. It was also observed that the proposed operators complement each other, leading mainly to solutions with better modularization of features than the control experiment.