КОМП’ЮТЕРНА ІНЖЕНЕРІЯ, ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ТА ТЕХНОЛОГІЇ

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ОБ’ЄКТНО ОРІЄНТОВАНИХ КОДОВИХ БАЗ

Автор(и)

В. А. Паращенко
Сумський державний університет ROR
О. Б. Берест
Сумський державний університет ROR
DOI https://doi.org/10.31649/

Ключові слова

б’єктно-орієнтоване програмування згуртованість LCOM нформаційно-екстремальна інтелектуальна технологія ознака розпізнавання інформаційний критерій Кульбака

Анотація

Запропоновано методологію та подано результати розроблення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (СППР) для автоматизованого оцінювання архітектурної якості об’єктно орієнтованого програмного забезпечення. Основою запропонованого підходу є інформаційно екстремальна інтелектуальна технологія (ІЕІТ), що забезпечує побудову адаптивного класифікатора класів за показниками згуртованості коду. Розроблена система поєднує кількісні метрики (LCOM2–LCOM5 і YALCOM) з інформаційним критерієм оптимізації, що дає змогу виконувати класифікацію програмних компонентів і пояснювати отримані результати через значення метрик.

Під час експериментів на вибірці зі ста Java класів досягнуто оптимальне значення інформаційного критерію E* = 0,55, що відповідає високій точності розпізнавання. Система виявила 78  класів з потенційними архітектурними дефектами та зменшила кількість хибнопозитивних сповіщень порівняно з відомими статичними аналізаторами SonarQube та PMD. СППР може бути інтегрована у середовище CI/CD для безперервного контролю якості коду та надає пояснювальні рекомендації щодо рефакторингу.

Застосування інформаційно-екстремального підходу показало доцільність у задачах оцінювання архітектурної якості, проте потребує подальших досліджень на більших вибірках зі створення гібридних моделей і розширення набору програмних метрик.

0 0

Як цитувати

[1]
«ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ОБ’ЄКТНО ОРІЄНТОВАНИХ КОДОВИХ БАЗ», Вісник ВПІ, вип. 4, с. 8–17, Жов 2026, doi: 10.31649/.

Біографії авторів

автор В. А. Паращенко, афіліація Сумський державний університет

аспірант кафедри комп’ютерних наук

автор О. Б. Берест, афіліація Сумський державний університет

канд. техн. наук, старший викладач кафедри комп’ютерних наук

Посилання

[1] A. Trautsch, S. Herbold, and J. Grabowski, “Are automated static analysis tools worth it?” Empirical Software Engineering, vol. 28, no. 3, p. 66, 2023. https://doi.org/10.1007/s10664-023-10301-2 .
[2] X. Liu, and G. Woo, “Using SonarQube to enhance the accuracy of programming assignment evaluation,” in Proc. INTED2019, 2019. https://doi.org/10.21125/inted.2019.1310 .
[3] S. A. Licorish, and M. Wagner, “Combining GIN and PMD for code improvements,” in Proc. GECCO Companion, 2022, pp. 790-793. https://doi.org/10.1145/3520304.3528772 .
[4] A. Trautsch, S. Herbold, and J. Grabowski, “Empirical analysis of static analysis efficiency,” Empirical Software Engineering, vol. 28, p. 66, 2023. https://doi.org/10.1007/s10664-023-10301-2
[5] M. Shen, A. Pillai, B. A. Yuan, J. C. Davis, and A. Machiry, “An empirical study on the use of static analysis tools in embedded software,” arXiv preprint arXiv:2310.00205, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.00205 .
[6] S. D. B. Effendi et al., “A language-agnostic framework for mining static analysis rules from code changes,” in Proc. ICSE-SEIP, 2023. https://doi.org/10.1109/ICSE-SEIP58684.2023.00035 .
[7] J.-M. Mineau and J.-F. Lalande, “Evaluating the reusability of Android static analysis tools,” in Proc. Int. Conf. Software Reuse, 2024, pp. 153-170, https://doi.org/10.1007/978-3-031-66459-5_10 .
[8] A. Ampatzoglou, et al., “Applying the Single Responsibility Principle in industry,” in Proc. EASE Conf., 2019, pp. 347-352. https://doi.org/10.1145/3319008.3320125 .
[9] G. Cairo, G. Carneiro, and M. Monteiro, “The impact of code smells on software bugs: A systematic review,” Information, vol. 9, no. 11, p. 273, 2018. https://doi.org/10.3390/info9110273 .
[10] J. Martins, C. Bezerra, A. Uchôa, and A. Garcia, “How do code smell co-occurrences removal impact internal quality attributes?” in Proc. Brazilian Symp. Software Engineering, 2021, pp. 54-63, https://doi.org/10.1145/3474624.3474642 .
[11] I. Chang, W. C. Choi, and I. C. Choi, “A systematic review of AIGC opportunities in programming,” in Proc. Int. Conf. Big Data and Education, 2024, pp. 29-35. https://doi.org/10.1145/3704289.3704301 .
[12] S. R. Chidamber, and C. F. Kemerer, “Towards a metrics suite for object-oriented design,” in Proc. OOPSLA, 1991, pp. 197-211. https://doi.org/10.1109/32.295895 .
[13] B. Henderson-Sellers, Object-Oriented Metrics: Measures of Complexity. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall, 1995. [Online] Available: https://books.google.com.ua/books/about/Object_oriented_Metrics.html?id=j7sgAQAAIAAJ .
[14] M. Hitz, and B. Montazeri, “Measuring product attributes of object-oriented systems,” in Proc. ESEC, 1995, pp. 124–136. https://doi.org/10.1007/3-540-60406-5_11 .
[15] T. Sharma, and D. Spinellis, “Do we need improved code quality metrics?,” arXiv preprint arXiv:2012.12324, 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.12324 .
[16] A. S. Dovbysh, and I. V. Shelekhov, Osnovy teorii rozpiznavannia obraziv. Sumy, Ukraine: SumDU, 2015. ISBN: 978-966-657-597-8. [Online] Available: https://document.kdu.edu.ua/info_zab/2824.pdf
[17] I. V. Shelekhov, “Information-extreme machine learning system for functional diagnostics,” Radioelectronics and Com
[18] A. S. Dovbysh, V. K. Obodiak, and I. V. Shelekhov, Suchasni informatsiini tekhnolohii v kiberbezpetsi. Sumy, Ukraine: SumDU, 2021. [Online] Available: https://essuir.sumdu.edu.ua/bitstream-download/123456789/82619/3/Obodiak_kiberbezpeka.pdf .

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають