Masterarbeit (Informatik): "Modellbasierte Klonerkennung"

Klonerkennung in ConQAT

26.02.2010, Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

In der Arbeit soll der in ConQAT vorhandene Simulink® Klondetektor um normalformbasierte Klonerkennungsverfahren erweitert und das Verfahrens an industriellen Modellen erprobt werden.

Mit dem zunehmenden Einsatz von modellbasierter Entwicklung spielen Legacy-Modelle und damit auch die Qualitätsbewertung solcher Modelle eine wesentliche Rolle. Mit dem ConQAT-Framework (siehe http://conqat.cs.tum.edu/) steht – ähnlich zur Analyse von textuellen Modellen – ein maschinelles Verfahren zur syntaktischen Analyse von Modellen und insbesondere von geklonten Modellanteilen zur Verfügung gestellt.
Da insbesondere Datenfluss-Sprachen wie Simulink® oder ASCET-MD® viele verschiedene Sprachkonzepte für ähnliche Lösungsvarianten anbieten, kann hier eine stärker semantische Klonalanyse deutlich mehr Klone identifizieren, und insbesondere solche, die nicht direkt als geklonte Anteile zu erkennen sind. Daher soll in der Arbeit der in ConQAT vorhandene Simulink® Klondetektor um normalformbasierte Klonerkennungsverfahren erweitert werden. Dies umfasst im Einzelnen:
• Entwicklung erweiterter Ähnlichkeitsbegriffe mittels Datenflussnormalformen
• Erweiterung des Ähnlichkeitsbegriffe für änderungsbasierte Abstandsmaße
• Erprobung des Verfahrens an industriellen Modellen
Die Arbeit wird gemeinsam durch den Lehrstuhl für Software & Systems Engineering sowie durch die fortiss GmbH betreut. fortiss ist ein An-Institut der TU München mit enger Anbindung an den Lehrstuhl.

Kontakt: schaetz@fortiss.org