基于反模式的中间件应用系统性能优化

提出了一种基于反模式的中间件应用系统的性能优化方法.该方法的主要特点包括:建立了反模式元模型以使得反模式的表示更加准确:综合利用系统的静态信息和动态信息以检测运行系统中存在的反模式;系统重构在不中断应用系统运行的前提下在线执行,并在中间件的辅助下自动/半自动地完成.在J2EE平台上实现了支持该方法的原型系统,并通过网上书店的实例展示了该方法的有效性.     

一种线性系统可重构控制分析方法

提出了一种线性系统在线或者离线的可重构控制分析方法,该方法基于功能目标模型,能够定性分析线性系统的可重构控制问题, 包括发生多个故障时是否具有可重构能力,采用哪些组件和何种控制方法,以及重构后系统是否能达到期望的控制目标等.首先定义了功能、目标、最小重构单元状态、可行集等概念,并基于这些概念建立系统功能目标模型.该模型由功能目标关系和各个目标的可行集组成. 总目标的可行集为系统顶层可行集,可重构控制方案的选择基于顶层可行集.应用本文方法,离线建立起控制系统的功能目标模型后, 可以在线或离线分析其多种故障模式下的可重构问题,还可以用于指导可重构性设计.最后,给出一个卫星控制系统可重构控制分析的例子.     

基于容器中间件的组件系统体系结构性能评价

对组件系统性能建模时,需要考虑中间件平台的影响.基于体系结构模式,分析了容器风格中间件对组件系统结构和性能的影响,并提出了一种在组件系统UML描述中集成中间件组件及交互关系的方法.从该集成UML模型导出的性能模型,能够有效地反映中间件的影响.这样,在对组件系统性能建模时,无须了解中间件内部细节.这种基于体系结构模式的方法可以方便扩展以处理不同风格的中间件,且易于实现自动化.以EJB容器中间件为例说明并验证了所提出方法的有效性.     

基于在线语音流的字幕自动生成系统算法研究与实现

针对语音文稿已知的情况,提出了一种简单方法实现了适用于在线语音流的字幕自动生成系统。主要思路是根据文稿分句的情况确定在线语音的句子边界,进而,将相应的句子显示到屏幕上。假设在线语音的句子起点已知,本文建立了具有帧同步的统计假设似然比模型检测在线语音的句子尾点,在HMM框架下对该模型进行求解。实验表明,如果以检测到的句子尾点与真正的句子尾点的时间差作为指标,对于干净语音,99.5%左右的时间差在一秒以内,达到了实际要求。最后,本文利用所提出的针对在线语音流的字幕自动生成算法,实现了一个适用于在线新闻广播加字幕场景的演示系统。     

基于反射的中间件QoS动态配置框架

提出一种基于反射的中间件服务质量（QoS）动态配置框架,在动态感知环境变化的基础上,利用QoS度量函数以及爬山算法寻找最佳资源配置,并采用反射机制动态调整中间件系统参数,以满足用户服务需求,从而实现系统在线性能的优化。仿真实验结果表明,该框架是有效的。     

基于反模式的J2EE中间件重构模型

J2EE中存在着大量的反模式,这些反模式会极大的降低应用系统的性能,对"会话数据膨胀"反模式进行了研究,提出了两种重构模型,即业务流控制器模型和委托控制器模型,它们有助于将所有导航信息移出单个的Servlet和JSP,放入一个中心Servlet中,实现代码的分流和调用路径的选择,减少了开发人员的工作量,分析了具体的重构步骤,并以实例说明了这些模型在重构过程中的作用.     

基于动态优化模型集的多模型自适应控制

针对多模型自适应控制的传统算法中固定模型集无法准确覆盖对象的不确定域的问题，提出了一种新型的能够在线动态优化模型集的方法。该方法能够在线自动添加、删除以及修改模型集中的模型，有效地控制模型数量以及优化模型集，使模型集对不确定域进行精确覆盖，并且在系统运行的稳定阶段可以停止优化模型集的动作，从而大幅减少计算量。该方法在优化控制性能的同时不会过分增加系统运算负担，仿真实验表明了此算法的优越性。     

基于中间件技术的变电站温升在线监测预警系统设计

针对由于各种原因引发变电站发热方面的故障,设计了变电站温升在线监测预警系统,建立了基于中间件技术的变电站温升在线监测预警系统框架模型。采用组件式开发技术设计并实现了变电站温升在线监测预警系统,将系统的构成组件分为界面型组件及数据维护组件。组件式系统能够根据企业需求的变化实现快速重构,提高了信息系统的柔性。     

一种基于构件的手机可重构虚拟仪器技术

针对手机测试系统对便携式测量提出的在线升级和功能调整的要求,提出了基于构件的手机动态可重构测试系统。采用动态XML解析器模型实现了手机端测试系统的动态解析、构件的查找和装配,形成一个测试功能可以根据测试任务快速重组的测试系统。提出了支持面向发布/订阅模式的仪器构件模型,在此基础上设计了系统数据模型和事件模型来实现构件之间消息的传递与数据的更新。以声音信号采集分析仪器和3种人体生理信号采集测试系统为应用例子,进行测试。结果证明了该平台的可实现性,并能够满足手机测试系统对便携式测量提出的在线重构和功能调整的要求。     

ParaCQ:一种基于移动Agent的并行计算中间件

主要从软件工程的角度讨论了一种Internet环境下并行计算中间件（ParaCQ）的软件系统设计思想和工作原理。该中间件基于移动Agent技术，融合了基于元组空间的协作模型，采用基于好友协商策略的P2P的资源共享模式，不仅支持同步、异步计算，也支持在线和离线计算。此外，它还具有友好的用户界面，简单的并行计算程序编程接口。因此，该并行计算中间件是在Internet环境下推广与普及并行计算的有益尝试。     

反模式检测研究综述

反模式是一类在软件设计和实现过程中重复出现的不良解决方案, 这种方案会妨碍软件的维护和演化。反模式检测不仅能够帮助识别软件缺陷, 避免未来的工作中出现同样的错误, 还能够对软件重构提供指导, 对于软件的质量保证有着重要意义。从静态反模式检测和动态反模式检测入手, 详细分析了目前反模式检测领域的相关方法, 对相关检测工具进行了调查分析, 总结了各种检测方法的应用以及存在的不足。     

一种自动化软件设计改进方法

面向对象的软件设计改进是增强系统的可扩展性、使之适应可能的需求变化的一种有效手段.提出一种基于CBR(case based reasoning)和微体系结构反模式的设计改进方法.该方法形式化地定义了在微体系结构层中不灵活的设计结构和相应的重构方案的描述方法,研究了它们在事例库中的组织和索引机制.根据基于事例的推理技术的4R过程,提出了类图、顺序图、质量要素和语义约束的相似性度量方法,描述了在给定设计中识别反模式及其实例,并在此基础上,用高质量的设计方案进行替代的几种算法.以该方法为依据,进一步介绍了设计改进支撑系统--CBDIT(CBR based design improving tool)的体系结构的设计.     

运用插件式框架重构评教系统

以学院评教系统业务变化为背景,按照面向对象的基本原理,对网上评教系统进行了分析和重构。利用UML建立重构模型,并结合.NET的配置文件和反射机制实现了评教系统面向接口编程插件式框架的设计,为学院评教系统提供了极大的扩展空间。     

Performance comparison of query-based techniques for anti-pattern detection

ContextProgram queries play an important role in several software evolution tasks like program comprehension, impact analysis, or the automated identification of anti-patterns for complex refactoring operations. A central artifact of these tasks is the reverse engineered program model built up from the source code (usually an Abstract Semantic Graph, ASG), which is traditionally post-processed by dedicated, hand-coded queries.ObjectiveOur paper investigates the costs and benefits of using the popular industrial Eclipse Modeling Framework (EMF) as an underlying representation of program models processed by four different general-purpose model query techniques based on native Java code, OCL evaluation and (incremental) graph pattern matching.MethodWe provide in-depth comparison of these techniques on the source code of 28 Java projects using anti-pattern queries taken from refactoring operations in different usage profiles.ResultsOur results show that general purpose model queries can outperform hand-coded queries by 2–3 orders of magnitude, with the trade-off of an increased in memory consumption and model load time of up to an order of magnitude.ConclusionThe measurement results of usage profiles can be used as guidelines for selecting the appropriate query technologies in concrete scenarios.     

代码缺陷与代码味道的自动探测与优化研究

为了实现代码缺陷与代码味道的自动探测与优化, 提升优化与重构的效率, 设计并开发了一套名为SCORT的源代码优化与重构工具。SCORT将源代码解析为抽象语法树, 再探测其中存在的代码缺陷和代码味道, 最后对缺陷和味道进行自动优化和重构。在SCORT中已经实现了对15种常见代码缺陷和六种常见代码味道的检测以及自动优化与重构, 提供了多种代码味道的自动重构算法, 且具有良好的可扩展性。通过对三个待测项目的探测和优化实验结果表明, 对于常见代码缺陷的探测和优化, SCORT的精确率、召回率和准确率均可达100%; 对于部分常见的代码味道, SCORT尚需进一步完善。SCORT有助于开发人员提高代码质量, 减少源代码中存在的缺陷和味道。     

用例模型重构工具的设计与实现

用例模型重构是一种保持模型中系统与外部实体的交互不变而重新组织模型的活动。采用用例模型重构工具，可以快速建立高质量的用例模型。针对重构工具的开发，提出了用于存储用例模型的DTD结构，描述了实现该工具的软件结构。     

面向RIA的系统重构模型

利用软件工程中的重构技术,提出一种基于抽象数据视图的系统转换模型。采用抽象数据状态图与经典重构策略相结合的方式对系统进行重构,通过映射方法平滑地将Web应用程序转换为富互联网应用(RIA)程序。实验结果表明,该模型能够提升用户界面的质量与易用性,降低设计与开发过程中的工作量。     

基于约束规划的一类排序问题通用求解方法

多约束排序问题是生产调度中常遇到的问题,传统的优化模型及方法在适应约束改变等方面存在诸多不足。鉴于此,将多约束排序问题定义为约束满足问题,系统设计时将模型定义与求解算法分离,利用约束规划平台的基本约束构建特定领域的抽象约束库,形成可重构的多约束排序问题通用求解框架。应用时,根据问题需求不同可利用抽象约束库快速重构优化模型,针对重构的优化模型配置相应的求解算法即可实现问题求解。应用结果表明,提出的方法通用性强,可满足实际应用的要求。     

A robust multi-objective approach to balance severity and importance of refactoring opportunities

Refactoring large systems involves several sources of uncertainty related to the severity levels of code smells to be corrected and the importance of the classes in which the smells are located. Both severity and importance of identified refactoring opportunities (e.g. code smells) are difficult to estimate. In fact, due to the dynamic nature of software development, these values cannot be accurately determined in practice, leading to refactoring sequences that lack robustness. In addition, some code fragments can contain severe quality issues but they are not playing an important role in the system. To address this problem, we introduced a multi-objective robust model, based on NSGA-II, for the software refactoring problem that tries to find the best trade-off between three objectives to maximize: quality improvements, severity and importance of refactoring opportunities to be fixed. We evaluated our approach using 8 open source systems and one industrial project, and demonstrated that it is significantly better than state-of-the-art refactoring approaches in terms of robustness in all the experiments based on a variety of real-world scenarios. Our suggested refactoring solutions were found to be comparable in terms of quality to those suggested by existing approaches, better prioritization of refactoring opportunities and to carry an acceptable robustness price.