• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Empirische Validierung von aspektorientierten Metriken

Empirische Validierung von aspektorientierten Metriken

Paperback

General Computers

ISBN10: 6208984351
ISBN13: 9786208984359
Publisher: Verlag Unser Wissen
Published: Jun 20 2025
Pages: 80
Weight: 0.26
Height: 0.19 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: German
Um die Wirksamkeit von Metriken im Kontext von AOP empirisch zu überprüfen, werden drei spezifische Metriken betrachtet: Weighted Method per Class (WMC) - Diese Metrik stellt die Summe der Komplexität aller Methoden in einer Klasse dar. Ein höherer WMC-Wert deutet auf eine Klasse mit mehr Verhalten oder Logik hin, die schwieriger zu verstehen und zu pflegen sein kann.Coupling on Advice Execution (CAE) - Diese Kennzahl gibt an, wie eng Aspekte mit anderen Klassen auf der Grundlage der Ausführung von Ratschlägen gekoppelt sind. Eine starke Kopplung kann die Wartung erschweren und die Modularität verringern.Weighted Pointcut per Aspect (WPA) - Diese Kennzahl zählt und gewichtet die Komplexität der in einem Aspekt definierten Pointcuts. Ein höherer WPA-Wert deutet auf einen Aspekt hin, der mit vielen Teilen des Programms interagiert, was die kognitive Belastung erhöhen kann.Um die Bewertung dieser Metriken zu verbessern, wird eine kognitiv gewichtete Metrik vorgeschlagen. Diese neuartige Metrik versucht, Überlegungen zur kognitiven Komplexität in die bestehenden Metriken (WMC, CAE, WPA) zu integrieren, indem sie Gewichte auf der Grundlage des menschlichen Verstehensaufwandes zuweist. Da die Softwarekomplexität jedoch nicht immer binär oder linear ist, reichen herkömmliche klare logische Systeme möglicherweise nicht aus, um diese Komplexität zu modellieren.

Also from

Sheela, G. Arockia Sahaya

Also in

General Computers