基于软件产品线产品派生技术的研究

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1、DissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityforMasterDegreeofEngineeringResearchonProductDerivationTechniquesinSoft-wareProductLinesAuthor:JinweiPangStudentID:1100339104Speciality:ComputerTechnologySupervisor:Prof.YinglinWangSchoolofElectronicsandElectricEngin

2、eeringShanghaiJiaoTongUniversityShanghai,P.R.ChinaDecember,2012万方数据万方数据万方数据上海交通大学硕士学位论文基于软件产品线的产品派生技术研究摘要近些年来,随着信息、通信以及互联网技术的广泛应用,计算机软件产业已俨然深刻地影响着社会其它各行业的发展。因而快速地产生符合企业客户需求软件产品,也就成为关系到企业生产发展的重要问题。可是较早之前,快速地产生符合企业客户需求软件产品是比较困难的。然而由于软件产品线的提出,使得在特定领域内,不同客户根据产品线下的定制或较小

3、的调整从而快速产生符合他们具体需求的软件产品成为可能。从软件产品线到软件的派生,其关键部分是从领域工程所得到的特征树中进行适合的特征选择,然后用所选择的特征构成新的软件产品,这个过程仍然是相当费时的。尤其对于具有资源约束的情况下的软件特征选择,该问题已经被证明为NP问题。本文研究的重点正是在建立好软件产品线的基础上,如何快速派生符合客户需求的软件产品。针对软件产品线产品派生的传统技术中存在的问题,本文提出了一种新的方法,把产品派生中从特征树进行特征选择问题转换为在有向图中寻径的问题,然后应用蚁群优化算法来解决该寻径问题,并通

4、过设计一系列的实验仿真来验证该方法的有效性。本文把基于蚁群优化算法的软件产品线特征选择方法(ACOFES),与其它两种重要的近I万方数据上海交通大学硕士学位论文似技术FCF+M-HEU和GAFES做比较。实验结果显示:与FCF+M-HEU作比较,ACOFES得到的解的优化率低6%,但该方法的时间消耗更小;而ACOFES比GAFES得到的解的优化率高10%,该方法的时间消耗更大。关键词:软件产品线,软件派生,特征模型,特征选择,蚁群优化算法,蚁群系统II万方数据上海交通大学硕士学位论文ResearchonProductDeri

5、vationTechniquesinSoftwareProd-uctLinesABSTRACTIntherecentyears,withthewidelyapplicationofinformation,commu-nicationandInternet,softwareindustryhasdeeplyimpactthedevelopmentofothersocialindustries.Therefore,howtogeneratethesoftwaremeetingthecustomers‘requirementsqu

6、icklyhasbecomeaveryimportantissueaf-fectingthedevelopmentofthecompanies.Intheearlier,itisabitdifficulttogeneratethesoftwaremeetingthecustomers‘requirements.However,duetotheproposalofsoftwareproductlines,itisnowpossibletogeneratethesoftwareproductsquicklyinspecificd

7、omains.Thekeypartintheprocessofsoftwarederivationinsoftwareproductlinesisselectingtheproperfeaturesfromfeaturemodelgeneratedindomainengineering.Then,weusetheselectedfeaturestocomposethenewsoftwareproduct.Itisatimeconsumingprocess.Especiallyforthesituationwithre-sou

8、rceconstraint,itisprovedtobeanNP-hardproblem.Thispaperisfocusonhowtogeneratethesoftwareproductmeetingthecustomers‘requirementsonthebasisofsoftwar

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