- AutorIn
- David Baum
- Titel
- Variabilitätsextraktion aus makrobasierten Software-Generatoren
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-132719
- Datum der Einreichung
- 07.01.2014
- Datum der Verteidigung
- 07.01.2014
- Abstract (DE)
- Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie Variabilitätsinformationen aus den Quelltext von Generatoren extrahiert werden können. Zu diesem Zweck wurde eine Klassifizierung von Variablen entwickelt, die im Vergleich zu bestehenden Ansätzen eine genauere Identifikation von Merkmalen ermöglicht. Zudem bildet die Unterteilung die Basis der Erkennung von Merkmalinteraktionen und Cross-tree-Constraints. Weiterhin wird gezeigt, wie die gewonnenen Informationen durch Merkmalmodelle dargestellt werden können. Da diese auf dem Generator-Quelltext basieren, liefern sie Erkenntnisse über den Lösungsraum der Domäne. Es wird sichtbar, aus welchen Implementierungskomponenten ein Merkmal besteht und welche Beziehungen es zwischen Merkmalen gibt. Allerdings liefert ein automatisch generiertes Merkmalmodell nur wenig Erkenntnisse über den Lösungsraum. Außerdem wurde ein Prototyp entwickelt, der eine Automatisierung des beschriebenen Extraktionsprozesses ermöglicht.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Merkmalmodelle, Variabilität, Variabilitätsextraktion, Software-Produktlinien
- Freie Schlagwörter (EN)
- feature model, variability, variability mining, software product line
- Klassifikation (DDC)
- 330
- GutachterIn
- Prof. Dr. Ulrich Eisenecker
- M.Sc Max Lillack
- BetreuerIn
- Prof. Dr. Ulrich Eisenecker
- M.Sc Max Lillack
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Universität Leipzig, Leipzig
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-132719
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 19.03.2014
- Dokumenttyp
- Masterarbeit / Staatsexamensarbeit
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch