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Ingeniería de software para OpenHarmony: trabajos relacionadosby@escholar
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Ingeniería de software para OpenHarmony: trabajos relacionados

Esta sección destaca conocimientos de hojas de ruta de investigación y revisiones de literatura en ingeniería de software, que abarcan temas como sistemas autoadaptativos, desarrollo impulsado por modelos, informática orientada a servicios e inteligencia artificial para ingeniería de software. Descubra perspectivas valiosas para guiar futuros esfuerzos de investigación en campos emergentes.
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Autores:

(1) LI LI, Universidad de Beihang, China;

(2) XIANG GAO, Universidad de Beihang, China;

(3) HAILONG SUN, Universidad de Beihang, China;

(4) CHUNMING HU, Universidad de Beihang, China;

(5) XIAOYU SUN, Universidad Nacional de Australia, Australia;

(6) HAOYU WANG, Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong, China;

(7) HAIPENG CAI, Universidad Estatal de Washington, Pullman, EE.UU.;

(8) TING SU, Universidad Normal del Este de China, China;

(9) XIAPU LUO, Universidad Politécnica de Hong Kong, China;

(10) TEGAWENDÉ F. BISSYANDÉ, Universidad de Luxemburgo, Luxemburgo;

(11) JACQUES KLEIN, Universidad de Luxemburgo, Luxemburgo;

(12) JOHN GRUNDY, Universidad de Monash, Australia;

(13) TAO XIE, Universidad de Pekín, China;

(14) HAIBO CHEN, Universidad Jiao Tong de Shanghai, China;

(15) HUAIMIN WANG, Universidad Nacional de Tecnología de Defensa, China.

Tabla de enlaces

Introducción

Antecedentes de OpenHarmony

El estado del ecosistema OpenHarmony

Descripción general de la ingeniería de software móvil

La hoja de ruta de la investigación

Discusión

Trabajo relacionado

Conclusión y referencias

7 TRABAJO RELACIONADO

La ingeniería de software de OpenHarmony se encuentra en su etapa inicial y solo se han contribuido trabajos limitados a este campo. De hecho, como se destaca en la Sección 3.4, solo se presentan ocho artículos sobre este aspecto. En esta sección, ya no discutiremos estos trabajos relacionados con OpenHarmony. En lugar de ello, aprovechamos esta oportunidad para destacar trabajos relacionados que proporcionan una hoja de ruta de investigación o una declaración de posición para guiar un nuevo campo de investigación, o una encuesta que incluye revisiones de literatura para resumir una dirección de investigación madura. Destacamos ahora los representativos.


Hoja de ruta de investigación . Uno de los informes de hoja de ruta de investigación más representativos es el presentado por Cheng et al. [22] quienes han propuesto realizar investigaciones en ingeniería de software para sistemas autoadaptativos. Después de exhaustivas discusiones entre los autores en un seminario de Dagstuhl sobre Ingeniería de software para sistemas autoadaptativos, los autores identificaron cuatro puntos de vista que se consideran esenciales para la ingeniería de software de sistemas autoadaptativos. Para cada punto de vista, los autores resumen el estado del arte y resaltan los desafíos que deben abordarse para lograr el objetivo final, es decir, que el software sea capaz de hacer frente automáticamente a la complejidad de los sistemas intensivos en software actuales. . Los autores han publicado otra versión (llamada segunda hoja de ruta de investigación) cinco años después del éxito de la primera versión. El objetivo de este segundo documento de hoja de ruta [25] sigue siendo el mismo, es decir, resumir el estado del arte e identificar desafíos críticos para la ingeniería de software sistemática de sistemas autoadaptativos. Otros artículos representativos sobre la hoja de ruta de la investigación incluyen el propuesto por France et al. [34] que abogan por el desarrollo de software complejo basado en modelos, así como el propuesto por Papazoglou et al. [85] quienes defienden la informática orientada a servicios como un nuevo paradigma informático para respaldar el desarrollo de una composición rápida, fácil y de bajo costo de aplicaciones distribuidas. Ambos trabajos han resumido el estado del arte y los desafíos que enfrentan las actividades de investigación en curso. Más recientemente, McDermott et al. [79] presentan una hoja de ruta de investigación sobre Inteligencia Artificial para Ingeniería de Software (AI4SE) e Ingeniería de Software para Inteligencia Artificial (SE4AI), presentando aspectos clave destinados a permitir la automatización de la práctica de ingeniería de sistemas tradicional (AI4SE) y fomentar nuevas prácticas de ingeniería de sistemas que respalden una nueva ola de sistemas automatizados, adaptativos y de aprendizaje (SE4AI).


Revisión de literatura. Una revisión de la literatura implica examinar fuentes académicas (principalmente publicaciones de investigación) sobre un tema específico, con el objetivo de proporcionar una descripción general del estado del arte que está respaldada por una evaluación crítica del material. Además de proporcionar una reflexión sobre el pasado, también ofrece una imagen clara del estado del conocimiento sobre el tema que es útil para orientar futuras direcciones de investigación. Debido a los beneficios antes mencionados, en este trabajo hemos recurrido a examinar los artículos de revisión de la literatura (en lugar de la mayoría de las publicaciones primarias) presentados en el campo de la ingeniería de software móvil. En realidad, realizar una encuesta de encuestas no es algo nuevo para la comunidad. Nuestros colegas investigadores han explorado este tipo de estudio en varios dominios cuando el número de publicaciones primarias siguió aumentando hasta que se volvió difícil seguir el creciente cuerpo de artículos bibliográficos en el campo. Por ejemplo, AI-Zewairi et al. [3] han realizado una encuesta de encuestas relacionadas con metodologías ágiles de desarrollo de software, que han ganado una atención rigurosa en la comunidad de ingeniería de software con un número excesivo de estudios de investigación publicados. Como otro ejemplo, McNabb et al. [80] han presentado a la comunidad una encuesta de encuestas sobre visualización de información, que también se ha vuelto extremadamente popular y el número de publicaciones se ha vuelto cada vez más difícil de seguir. Otros trabajos representativos incluyen el propuesto por Giraldo et al. [41] quienes han propuesto una encuesta de encuestas sobre el tema de seguridad y privacidad en sistemas ciberfísicos así como la propuesta por Chatzimparmpas et al. [20] quienes realizaron una encuesta de encuestas sobre el uso de la visualización para interpretar modelos de aprendizaje automático.


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