基于模糊的設(shè)計模式挖掘與重構(gòu).pdf

1、設(shè)計模式提供了模式結(jié)構(gòu)中每個類的角色信息及各組成元素之間的關(guān)系，是面向?qū)ο笤O(shè)計的一個高級抽象。隨著軟件規(guī)模的不斷擴大和復(fù)雜度的不斷增加，為了更好地設(shè)計和實現(xiàn)軟件系統(tǒng)，滿足市場和用戶需求的不斷變化，大部分的軟件系統(tǒng)都采用設(shè)計模式來提高對系統(tǒng)的可復(fù)用性。因此，從系統(tǒng)源碼中挖掘設(shè)計模式對軟件的可理解性和可維護性具有重要意義。
　　 目前，設(shè)計模式挖掘主要存在以下3方面的問題：第一，實際系統(tǒng)中的設(shè)計模式與標準設(shè)計模式并不完全相同，需要考

2、慮模式模型的靈活度問題；第二，源碼中存在大量與模式挖掘無關(guān)的信息，如果不進行過濾，會增加匹配負擔；最后，大部分的設(shè)計模式體現(xiàn)在對象之間的交互上，需要考慮動態(tài)信息，而目前對源碼動態(tài)分析的研究還相對較少。針對以上問題，本文提出一種基于模糊理論的模式匹配方法，實現(xiàn)設(shè)計模式挖掘。其中，使用基于類關(guān)系的素數(shù)矩陣模型對設(shè)計模式結(jié)構(gòu)及源碼信息進行描述，將其作為模式匹配的模型基礎(chǔ)，該模型靈活性強，能夠很好地適應(yīng)不同定義的模式；采用基于模型的聚類方法對源

3、碼模型進行優(yōu)化，過濾多余信息，以提高模式匹配的效率；將模糊方法與設(shè)計模式匹配策略相結(jié)合，引入動態(tài)信息，將其與靜態(tài)信息相結(jié)合，提高模式匹配的正確性和精確性；最后，利用XML，技術(shù)實現(xiàn)對設(shè)計模式的定位。通過對應(yīng)用大量設(shè)計模式的開源代碼JUnit、JHotDraw和JRefactory進行實驗分析，證明此方法在精確性和完整性方面得到了很大的提高，并且避免了對特殊模式的失效性。
　　 由于設(shè)計模式為軟件系統(tǒng)提供了設(shè)計的可重用性，當用戶需