Analysis of Feature Models Using Alloy: A Survey

Sreekumar, A.; Planas, Elena; Clarisó, Robert

doi:10.4204/eptcs.206.5

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“…Las operaciones son, por ejemplo, todos los productos (retornando todos los productos representados por un modelo de características); o cantidad de productos (retornando la cantidad de productos representados por un modelo de características). Además de las operaciones, las propiedades no deseadas han sido clasificadas en diferentes trabajos de la literatura [15,41,56,59,90,92] de acuerdo a los diferentes escenarios posibles que pueden encontrarse cuando se modela variabilidad. De esos trabajos, resumimos a continuación los escenarios asociados a tres problemas principales [92]:…”

Section: Validador and Resultadosunclassified

“…En la literatura, existen muchos trabajos sobre el análisis (automatizado) de modelos de variabilidad. Algunos presentan estados del arte o revisiones sistemáticas como en [14,90].…”

Section: Objetivos Y Preguntasunclassified

“…Por ejemplo, en [90] los autores presentan una comparación de técnicas de análisis automatizado utilizando Alloy [47] para Modelos de Características (Feature Models -FM).…”

Section: Objetivos Y Preguntasunclassified

“…En el Capítulo anterior comparamos las anomalías o incompatibilidades más comunes definidas en la literatura, las cuales se utilizaron para mostrar el soporte que proveían los estudios primarios seleccionados. Analizamos particularmente los trabajos en la literatura definidos en [15,41,56,59,90,92], los cuales, algunos de ellos, son propuestas especificas sobre inconsistencias en modelos de características [15,56,85,90,92]; y otros son parte de los estudios primarios seleccionados [41,59].…”

Section: Validador (Componente 3)unclassified

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Análisis Automático de Modelos de Variabilidad : el Proceso SeVaTax

Pol’la¹

2021

RIDAA Tesis Unicen

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Una línea de productos software provee de una plataforma común flexible, de manera que permita adaptarse a las diferentes necesidades de productos dentro de un rango de requerimientos establecido. Dicha flexibilidad se logra mediante la identificación, definición y posterior configuración de lo que se conoce como Variabilidad. Los modelos de variabilidad, como cualquier otro artefacto software, están sujetos a un proceso de análisis para detectar y (posiblemente) resolver errores e incompatibilidades. Esto lleva a la existencia de un proceso de análisis de variabilidad, que presta especial atención al momento de definición y uso de la variabilidad. Existen hoy día, propuestas que presentan diferentes métodos y/o herramientas para realizar un análisis automatizado de la variabilidad. Sin embargo, muchas de ellas se enfocan en sólo un tipo de modelo como entrada y/o sólo disponen de algunos escenarios de validación para controlar. A su vez, muy pocas proponen correcciones o identifican exactamente dónde se encuentran las anomalías o inconsistencias en los modelos. Entonces, se hace necesario mejorar este proceso de validación y su soporte, evaluando el rendimiento durante esa validación. En este sentido, esta Tesis propone el proceso llamado SeVaTax, que toma como entrada modelos de variabilidad (uno o más), generando una representación formal que permite analizar un conjunto de escenarios de validación mayor y proporciona un nivel diferente de respuestas, incluso proponiendo algunas acciones específicas para corregir los modelos. Se proponen dieciocho escenarios de validación, que son experimentalmente validados desde dos puntos de vista: (1) la exactitud de los resultados en términos de los errores que SeVaTax permite identificar; y (2) el cubrimiento, que muestra el grado en que el conjunto de escenarios está cubierto por otros enfoques con herramientas similares. A software product line supplies a common and flexible platform, which allows to adaptto different needs of products from a range of established requirements. Such a flexibility is achieved through the identification, definition and configuration of what is called Variability. Variability models, like any other software artifact, are subjected to an analysis process to detect and (possibly) solve errors and incompatibilities. This fact leads to the existence of a process called variability analysis, which pays special attention to the variability definition and use. Nowadays, several approaches propose different methods and/or tools to automatically analyzing variability. However, many of these approaches only focus on one type of model as input, and/or only show some validation scenarios to control. In addition, few approaches propose corrections, or identify where the anomalies or inconsistencies are. Therefore, there is a need of improving the analysis process as well as its support, assessing their performance during validation. In this sense, this Thesis proposes the SeVaTax process, which takes variability models (one or more) as inputs, generates a formal representation that allows to analyze a larger set of validation scenarios, and gives a different level of responses to validation – including corrections in some cases. Eighteen validation scenarios are proposed, which are experimentally validated form two viewpoints: (1) accuracy, in terms of errors that SeVaTax identifies; and (2) covering, that shows the degree in which the set of scenarios is covered by similar proposals in the literature.

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Section: Validador and Resultadosunclassified

“…En la literatura, existen muchos trabajos sobre el análisis (automatizado) de modelos de variabilidad. Algunos presentan estados del arte o revisiones sistemáticas como en [14,90].…”

Section: Objetivos Y Preguntasunclassified

“…Por ejemplo, en [90] los autores presentan una comparación de técnicas de análisis automatizado utilizando Alloy [47] para Modelos de Características (Feature Models -FM).…”

Section: Objetivos Y Preguntasunclassified

Section: Validador (Componente 3)unclassified

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Análisis Automático de Modelos de Variabilidad : el Proceso SeVaTax

Pol’la¹

2021

RIDAA Tesis Unicen

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“…Several approaches have used Alloy to formalize and analyze feature models [20], but not models with variability points. These could complement colorful Alloy, if dedicated support for feature models is deemed useful in the future.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Simplifying the Analysis of Software Design Variants with a Colorful Alloy

Liu

Macedo

Cunha

2019

Dependable Software Engineering. Theories, Tools, and Applications

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Formal modeling and automatic analysis are essential to achieve a trustworthy software design prior to its implementation. Alloy and its Analyzer are a popular language and tool for this task. Frequently, rather than a single software artifact, the goal is to develop a full software product line (SPL) with many variants supporting different features. Ideally, software design languages and tools should provide support for analyzing all such variants (e.g., by helping pinpoint combinations of features that could break a property), but that is not currently the case. Even when developing a single artifact, support for multi-variant analysis is desirable to explore design alternatives. Several techniques have been proposed to simplify the implementation of SPLs. One such technique is to use background colors to identify the fragments of code associated with each feature. In this paper we propose to use that same technique for formal design, showing how to add support for features and background colors to Alloy and its Analyzer, thus easing the analysis of software design variants. Some illustrative examples and evaluation results are presented, showing the benefits and efficiency of the implemented technique.

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