Apoio computacional para identificação e marcação de Smells

• Processo: 18/04358-0
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Vigência (Início): 01 de maio de 2018
• Vigência (Término): 31 de agosto de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Valter Vieira de Camargo
• Beneficiário: Guisella Clara Angulo Armijo
• Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 16/03104-0 - Uma Abordagem apoiada por Testes para Modernização Arquitetural de Sistemas Adaptativos, AP.R
• Assunto(s): Arquitetura de software Código fonte

Resumo

Este projeto de treinamento técnico visa desenvolver um apoio computacional para identificar automaticamente smells no código-fonte e marcá-los tanto no código-fonte quanto na instância do KDM que representa o sistema em análise. Um primeiro desafio deste projeto é o desenvolvimento de um algoritmo que busque no KDM detalhes de código-fonte que representem smells arquiteturais de sistemas adaptativos. Vislumbra-se que este algoritmo será desenvolvido em Java com consultas XPath no modelo KDM. Um segundo desafio é investigar como será realizada a marcação de trechos de código no KDM. Isso será necessário pois as marcações efetuadas pelo engenheiro de modernização no código-fonte, deverão estar evidentes no KDM. Até o presente momento, a metaclasse mais adequada do KDM para representar trechos de código é a SourceRegion. (AU)