en

Willkommen Gast


  • Login
Full load

Buckkapitel
StatusDiese Publikation wird noch veröffentlicht.
AutorenChristopher Haubeck, Winfried Lamersdorf, Abhishek Chakraborty, Alexander Fay, et al.
TitelLearning from Evolution for Evolution
Publiziert inDFG SPP1593 - Book of Results
Kapitel6
VerlagSpringer-Verlag, Heidelberg - New York
Datum2018
ZusammenfassungDie Evolution von Systemen kann durch die Analyse vergangener Systemevolutionen und des Lernen daraus unterstützt werden. Im Rahmen dieses Kapitels werden die Ansätze des SPPs vorgestellt, um 1. Vergangene Evolutionen detailliert zu analysieren (MOCA) 2. Aktuelle Evolutionen zu prüfen (Improve APS) 3. Das aktuelle nicht-funktionale Verhalten des Systems zu analysieren (ENSURE, LinkedFypa2c) 4. Aus vergangenen Evolutionen zukünftige Änderungen vorzuschlagen und zu bewerten (ENSURE, DoMain, LinkedFypa2c) Die verschiedenen Ansätze werden nicht einzeln, sondern integriert erläutert. Grundlegend erläutern wir die Berechnung von Change-Scripts mit den Techniken von MOCA (1). Auf Basis dieser Change-Scripts wird die semantische Analyse von Änderungen durch Improve APS vorgestellt (2). Für das laufende System, betrachten wir das Lernen von Modellen für nicht-funktionalen Eigenschaften in ENSURE (DTMC) und LinkedFypa2c (Timed Petrinets). Auf Basis der vergangen Änderungen berechnet aus MOCA (1), lernen wir höherwertige Änderungen in ENSURE (4) sowie Recommender Systems, die Änderungen vorschlagen (LinkedFypa2c, ENSURE) und ökonomisch bewerten (DoMain).
Andere Formate Din 1501
bibTexLogo
Assoziiertes Projekt
Logo LinkedFYPA²C
Linked Forever Young Production Automation with Active Components
DFG Priority Programme 1593/2 (In cooperation with HSU, Hamburg)