| dc.contributor.advisor | Waack, Stephan Prof. Dr. | |
| dc.contributor.author | Honsel, Daniel | |
| dc.date.accessioned | 2020-02-11T11:55:01Z | |
| dc.date.available | 2020-02-11T11:55:01Z | |
| dc.date.issued | 2020-02-11 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/21.11130/00-1735-0000-0005-1318-B | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-7844 | |
| dc.language.iso | eng | de |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.ddc | 510 | de |
| dc.title | Development of Agent-Based Simulation Models for Software Evolution | de |
| dc.type | doctoralThesis | de |
| dc.contributor.referee | Waack, Stephan Prof. Dr. | |
| dc.date.examination | 2019-12-12 | |
| dc.description.abstractger | Software ist ein Bestandteil des alltäglichen Lebens für uns geworden. Dies ist auch mit zunehmenden Anforderungen an die Anpassungsfähigkeit an sich schnell ändernde Umgebungen verbunden. Dieser evolutionäre Prozess der Software wird von einem dem Software Engineering zugehörigen Forschungsbereich, der Softwareevolution, untersucht. Die Änderungen an einer Software über die Zeit werden durch die Arbeit der Entwickler verursacht. Aus diesem Grund stellt das Entwicklerverhalten einen zentralen Bestandteil dar, wenn man die Evolution eines Softwareprojekts analysieren möchte. Für die Analyse realer Projekte steht eine Vielzahl von Open Source Projekten frei zur Verfügung. Für die Simulation von Softwareprojekten benutzen wir Multiagentensysteme, da wir damit das Verhalten der Entwickler detailliert beschrieben können.
In dieser Dissertation entwickeln wir mehrere, aufeinander aufbauende, agentenbasierte Modelle, die unterschiedliche Aspekte der Software Evolution abdecken. Wir beginnen mit einem einfachen Modell ohne Abhängigkeiten zwischen den Agenten, mit dem man allein durch das Entwicklerverhalten das Wachstum eines realen Projekts simulativ reproduzieren kann. Darauffolgende Modelle wurden um weitere Agenten, zum Beispiel unterschiedliche Entwickler-Typen und Fehler, sowie Abhängigkeiten zwischen den Agenten ergänzt. Mit diesen erweiterten Modellen lassen sich unterschiedliche Fragestellungen betreffend Software Evolution simulativ beantworten. Eine dieser Fragen beantwortet zum Beispiel was mit der Software bezüglich ihrer Qualität passiert, wenn der Hauptentwickler das Projekt plötzlich verlässt. Das komplexeste Modell ist in der Lage Software Refactorings zu simulieren und nutzt dazu Graph Transformationen. Die Simulation erzeugt als Ausgabe einen Graphen, der die Software repräsentiert. Als Repräsentant der Software dient der Change-Coupling-Graph, der für die Simulation von Refactorings erweitert wird. Dieser Graph wird in dieser Arbeit als \emph{Softwaregraph} bezeichnet.
Um die verschiedenen Modelle zu parametrisieren haben wir unterschiedliche Mining-Werkzeuge entwickelt. Diese Werkzeuge ermöglichen es uns ein Modell mit projektspezifischen Parametern zu instanziieren, ein Modell mit einem Snapshot des analysierten Projektes zu instanziieren oder Transformationsregeln zu parametrisieren, die für die Modellierung von Refactorings benötigt werden.
Die Ergebnisse aus drei Fallstudien zeigen unter anderem, dass unser Ansatz agentenbasierte Simulation für die Vorhersage der Evolution von Software Projekten eine geeignete Wahl ist. Des Weiteren konnten wir zeigen, dass mit einer geeigneten Parameterwahl unterschiedliche Wachstumstrends der realen Software simulativ reproduzierbar sind. Die besten Ergebnisse für den simulierten Softwaregraphen erhalten wir, wenn wir die Simulation nach einer initialen Phase mit einem Snapshot der realen Software starten. Die Refactorings betreffend konnten wir zeigen, dass das Modell basierend auf Graph Transformationen anwendbar ist und dass das simulierte Wachstum sich damit leicht verbessern lässt. | de |
| dc.description.abstracteng | Software has become a part of everyday life for us. This is also associated with increasing requirements for adaptability to rapidly changing environments. This evolutionary process of software is being studied by a software engineering related research area, called software evolution. The changes to a software over time are caused by the work of the developers. For this reason, the developer contribution behavior is central for analyzing the evolution of a software project. For the analysis of real projects, a variety of open source projects is freely available. For the simulation of software projects, we use multiagent systems because this allows us to describe the behavior of the developers in detail.
In this thesis, we develop several successive agent-based models that cover different aspects of software evolution. We start with a simple model with no dependencies between the agents that can simulative reproduce the growth of a real project solely based on the developer’s contribution behavior. Subsequent models were supplemented by additional agents, such as different developer types and bugs, as well as dependencies between the agents. These advanced models can then be used to answer different questions concerning software evolution simulative. For example, one of these questions answers what happens to the software in terms of quality when the core developer suddenly leaves the project. The most complex model can simulate software refactorings based on graph transformations. The simulation output is a graph which represents the software. The representative of the software is the change coupling graph, which is extended for the simulation of refactorings. In this thesis, this graph is denoted as \emph{software graph}.
To parameterize these models, we have developed different mining tools. These tools allow us to instantiate a model with project-specific parameters, to instantiate a model with a snapshot of the analyzed project, or to parameterize the transformation rules required to model refactorings.
The results of three case studies show, among other things, that our approach to use agent-based simulation is an appropriate choice for predicting the evolution of software projects. Furthermore, we were able to show that different growth trends of the real software can be reproduced simulative with a suitable selection of simulation parameters. The best results for the simulated software graph are obtained when we start the simulation after an initial phase with a snapshot of real software. Regarding refactorings, we were able to show that the model based on graph transformations is applicable and that it can slightly improve the simulated growth. | de |
| dc.contributor.coReferee | Grabowski, Jens Prof. Dr. | |
| dc.subject.eng | Agent-Based simulation | de |
| dc.subject.eng | Simulation | de |
| dc.subject.eng | Software Evolution | de |
| dc.subject.eng | Mining software repositories | de |
| dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:7-21.11130/00-1735-0000-0005-1318-B-1 | |
| dc.affiliation.institute | Fakultät für Mathematik und Informatik | de |
| dc.subject.gokfull | Informatik (PPN619939052) | de |
| dc.identifier.ppn | 1689834161 | |