Autoren:  (1) LI LI, Beihang-Universität, China;  (2) XIANG GAO, Beihang-Universität, China;  (3) HAILONG SUN, Universität Beihang, China;  (4) CHUNMING HU, Beihang-Universität, China;  (5) XIAOYU SUN, The Australian National University, Australien;  (6) HAOYU WANG, Huazhong Universität für Wissenschaft und Technologie, China;  (7) HAIPENG CAI, Washington State University, Pullman, USA;  (8) TING SU, East China Normal University, China;  (9) XIAPU LUO, Polytechnische Universität Hongkong, China;  (10) TEGAWENDÉ F. BISSYANDÉ, Universität Luxemburg, Luxemburg;  (11) JACQUES KLEIN, Universität Luxemburg, Luxemburg;  (12) JOHN GRUNDY, Monash University, Australien;  (13) TAO XIE, Peking-Universität, China;  (14) HAIBO CHEN, Shanghai Jiao Tong Universität, China;  (15) HUAIMIN WANG, Nationale Universität für Verteidigungstechnologie, China.  Linktabelle   Einführung   Hintergrund von OpenHarmony   Der Zustand des OpenHarmony-Ökosystems   Überblick über mobiles Software-Engineering   Die Forschungs-Roadmap   Diskussion   Verwandte Arbeit   Fazit & Referenzen  7 VERWANDTE ARBEITEN  Die OpenHarmony-Softwareentwicklung befindet sich noch in einem frühen Stadium und es wurden nur begrenzte Arbeiten auf diesem Gebiet beigesteuert. Tatsächlich werden, wie in Abschnitt 3.4 hervorgehoben, nur acht Papiere zu diesem Aspekt vorgelegt. In diesem Abschnitt werden wir diese OpenHarmony-bezogenen Arbeiten nicht mehr besprechen. Stattdessen nutzen wir diese Gelegenheit, um verwandte Arbeiten hervorzuheben, die einen Forschungsfahrplan oder eine Positionserklärung zur Orientierung für ein neues Forschungsgebiet liefern, oder eine Umfrage einschließlich Literaturrecherchen zur Zusammenfassung einer ausgereiften Forschungsrichtung. Wir heben nun die repräsentativen hervor.    . Einer der repräsentativsten Forschungs-Roadmap-Berichte ist der von Cheng et al. [22], die vorgeschlagen haben, Software-Engineering-Forschung für selbstadaptive Systeme durchzuführen. Nach gründlichen Diskussionen zwischen den Autoren bei einem Dagstuhl-Seminar zum Thema Software Engineering für selbstadaptive Systeme haben die Autoren vier Ansichten identifiziert, die für die Softwareentwicklung selbstadaptiver Systeme als wesentlich erachtet werden. Für jede Ansicht fassen die Autoren dann den Stand der Technik zusammen und heben die Herausforderungen hervor, die angegangen werden sollten, um das endgültige Ziel zu erreichen, dh die Software ist in der Lage, die Komplexität heutiger softwareintensiver Systeme automatisch zu bewältigen . Die Autoren haben fünf Jahre später nach dem Erfolg der ersten Version eine weitere Version (die so genannte zweite Forschungs-Roadmap) veröffentlicht. Das Ziel dieses zweiten Roadmap-Papiers [25] bleibt dasselbe, nämlich den Stand der Technik zusammenzufassen und kritische Herausforderungen für die systematische Softwareentwicklung selbstadaptiver Systeme zu identifizieren. Zu den weiteren repräsentativen Forschungs-Roadmap-Papieren gehört das von France et al. [34], die die modellgetriebene Entwicklung komplexer Software ebenso befürworten wie die von Papazoglou et al. vorgeschlagene. [85], die serviceorientiertes Computing als neues Computerparadigma zur Unterstützung der Entwicklung einer schnellen, kostengünstigen und einfachen Zusammensetzung verteilter Anwendungen befürworten. Beide Arbeiten haben den Stand der Technik und die Herausforderungen der laufenden Forschungsaktivitäten zusammengefasst. In jüngerer Zeit haben McDermott et al. [79] präsentieren eine Forschungs-Roadmap zu Künstlicher Intelligenz für Software-Engineering (AI4SE) und Software-Engineering für Künstliche Intelligenz (SE4AI), stellen Schlüsselaspekte vor, die darauf abzielen, die Automatisierung traditioneller Systems-Engineering-Praktiken (AI4SE) zu ermöglichen, und fördern neue Systems-Engineering-Praktiken, die eine neue unterstützen Welle automatisierter, adaptiver und lernender Systeme (SE4AI). Forschungs-Roadmap    Bei einer Literaturrecherche handelt es sich um die Durchsicht wissenschaftlicher Quellen (hauptsächlich Forschungspublikationen) zu einem bestimmten Thema mit dem Ziel, einen Überblick über den Stand der Technik zu geben, der durch eine kritische Bewertung des Materials zusätzlich untermauert wird. Neben einer Reflexion über die Vergangenheit vermittelt es auch ein klares Bild des Wissensstands zu diesem Thema, das für die Ausrichtung künftiger Forschungsrichtungen hilfreich sein kann. Aufgrund der oben genannten Vorteile haben wir in dieser Arbeit auf die Durchsicht der Literaturrecherchearbeiten (anstelle der Mehrheit der Primärpublikationen) zurückgegriffen, die im Bereich der mobilen Softwareentwicklung vorgestellt wurden. Tatsächlich ist die Durchführung einer Umfrage unter Umfragen für die Community nichts Neues. Unsere Forscherkollegen haben diese Art von Studie in verschiedenen Bereichen untersucht, als die Zahl der Primärpublikationen immer weiter zunahm, bis es schwierig wurde, der wachsenden Zahl an Literaturbeiträgen auf diesem Gebiet zu folgen. Beispielsweise haben AI-Zewairi et al. [3] haben eine Umfrage zu agilen Softwareentwicklungsmethoden durchgeführt, die in der Software-Engineering-Community große Aufmerksamkeit erregt haben, da eine übermäßige Anzahl veröffentlichter Forschungsstudien vorliegt. Als weiteres Beispiel haben McNabb et al. [80] haben der Community eine Übersicht über Umfragen zur Informationsvisualisierung vorgelegt, die ebenfalls äußerst beliebt geworden ist und deren Anzahl an Veröffentlichungen immer schwieriger zu verfolgen ist. Zu den weiteren repräsentativen Werken gehört das von Giraldo et al. vorgeschlagene. [41], die eine Übersicht über Umfragen zum Thema Sicherheit und Datenschutz in Cyber-physischen Systemen sowie die von Chatzimparmpas et al. vorgeschlagene Umfrage vorgeschlagen haben. [20], die eine Umfrage zum Einsatz von Visualisierung zur Interpretation von Modellen des maschinellen Lernens durchgeführt haben. Literaturische Rezension.  Dieses Dokument ist   . auf arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar

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