Jan 01, 1970
192 okumalar
OpenHarmony için Yazılım Mühendisliği: İlgili Çalışmalar
Çok uzun; Okumak
Bu bölüm, yazılım mühendisliğindeki araştırma yol haritalarından ve literatür taramalarından elde edilen bilgileri, kendi kendini uyarlayan sistemler, model odaklı geliştirme, hizmet odaklı bilgi işlem ve yazılım mühendisliği için yapay zeka gibi konuları vurgulamaktadır. Gelişmekte olan alanlarda gelecekteki araştırma çabalarına rehberlik edecek değerli perspektifleri keşfedin.Yazarlar:
(1) LI LI, Beihang Üniversitesi, Çin;
(2) XIANG GAO, Beihang Üniversitesi, Çin;
(3) HAILONG SUN, Beihang Üniversitesi, Çin;
(4) CHUNMING HU, Beihang Üniversitesi, Çin;
(5) XIAOYU SUN, Avustralya Ulusal Üniversitesi, Avustralya;
(6) HAOYU WANG, Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Çin;
(7) HAIPENG CAI, Washington Eyalet Üniversitesi, Pullman, ABD;
(8) TING SU, Doğu Çin Normal Üniversitesi, Çin;
(9) XIAPU LUO, Hong Kong Politeknik Üniversitesi, Çin;
(10) TEGAWENDÉ F. BISSYANDÉ, Lüksemburg Üniversitesi, Lüksemburg;
(11) JACQUES KLEIN, Lüksemburg Üniversitesi, Lüksemburg;
(12) JOHN GRUNDY, Monash Üniversitesi, Avustralya;
(13) TAO XIE, Pekin Üniversitesi, Çin;
(14) HAIBO CHEN, Şanghay Jiao Tong Üniversitesi, Çin;
(15) HUAIMIN WANG, Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi, Çin.
Bağlantı Tablosu
OpenHarmony Ekosisteminin Durumu
Mobil Yazılım Mühendisliğine Genel Bakış
7 İLGİLİ ÇALIŞMA
OpenHarmony yazılım mühendisliği henüz başlangıç aşamasındadır ve bu alana katkı sağlanan çalışmalar sınırlıdır. Aslında, Bölüm 3.4'te vurgulandığı gibi, bu hususta sunulan yalnızca 8 makale bulunmaktadır. Bu bölümde artık OpenHarmony ile ilgili bu çalışmalara değinmeyeceğiz. Bunun yerine, yeni bir araştırma alanına rehberlik etmek için bir araştırma yol haritası veya konum beyanı sağlayan ilgili çalışmaları veya olgun bir araştırma yönünü özetlemek için literatür incelemelerini içeren bir anketi öne çıkarmak için bu fırsatı değerlendiriyoruz. Şimdi temsili olanları vurguluyoruz.
Araştırma Yol Haritası En temsili araştırma yol haritası raporlarından biri Cheng ve arkadaşları tarafından sunulan rapordur. [22] kendi kendini uyarlayan sistemler için yazılım mühendisliği araştırması yapmayı öneren kişi. Kendi Kendini Uyarlayan Sistemler için Yazılım Mühendisliği üzerine bir Dagstuhl seminerinde yazarlar arasında kapsamlı tartışmaların ardından yazarlar, kendi kendine uyarlanan sistemlerin yazılım mühendisliği için gerekli olduğu düşünülen dört görüş belirlediler. Her bir görüş için, yazarlar daha sonra en son teknolojiyi özetlemekte ve nihai hedefe ulaşmak için ele alınması gereken zorlukları vurgulamaktadır; yani yazılım, günümüzün yazılım yoğunluklu sistemlerinin karmaşıklığıyla otomatik olarak başa çıkabilmektedir. . Yazarlar, ilk versiyonun başarısından beş yıl sonra, ikinci araştırma yol haritası olarak adlandırılan başka bir versiyonu yayınladılar. Bu ikinci yol haritası belgesinin [25] amacı aynı kalmıştır; yani en son teknolojiyi özetlemek ve kendi kendini uyarlayan sistemlerin sistematik yazılım mühendisliği için kritik zorlukları belirlemek. Diğer temsili araştırma yol haritası belgeleri arasında France ve diğerleri tarafından önerilen belge yer almaktadır. [34] Papazoglou ve diğerleri tarafından önerilenin yanı sıra karmaşık yazılımın model odaklı geliştirilmesini savunan kişi. [85], dağıtılmış uygulamaların hızlı, düşük maliyetli ve kolay bileşiminin geliştirilmesini desteklemek için hizmet odaklı bilgi işlemi yeni bir bilgi işlem paradigması olarak savunmaktadır. Bu çalışmaların her ikisi de devam eden araştırma faaliyetlerinin karşılaştığı en son gelişmeleri ve zorlukları özetlemiştir. Daha yakın zamanlarda McDermott ve ark. [79] Yazılım Mühendisliği için Yapay Zeka (AI4SE) ve Yapay Zeka için Yazılım Mühendisliği (SE4AI) hakkında, geleneksel sistem mühendisliği uygulama otomasyonunu (AI4SE) etkinleştirmeyi amaçlayan temel hususları sunan bir araştırma yol haritası sunmakta ve yeni bir yaklaşımı destekleyen yeni sistem mühendisliği uygulamalarını teşvik etmektedir. otomatikleştirilmiş, uyarlanabilir ve öğrenen sistemler dalgası (SE4AI).
Literatür incelemesi. Literatür taraması, belirli bir konuyla ilgili bilimsel kaynakların (çoğunlukla araştırma yayınlarının) taranmasını içerir ve malzemenin eleştirel bir değerlendirmesiyle daha da desteklenen en son teknolojiye genel bir bakış sunmayı amaçlar. Geçmişe dair bir yansıma sağlamanın yanı sıra, konuyla ilgili bilgi durumunun net bir resmini de verir ve bu da gelecekteki araştırma yönlerine rehberlik etmeye yardımcı olur. Bahsedilen faydalar nedeniyle, bu çalışmada, mobil yazılım mühendisliği alanında sunulan literatür tarama makalelerini (birincil yayınların çoğunluğu yerine) taramaya başvurduk. Aslında anketlerden oluşan bir anket yürütmek topluluk için yeni değil. Araştırmacı arkadaşlarımız, birincil yayınların sayısı artmaya devam ederken, alanda büyüyen literatür makalelerini takip etmek zorlaşıncaya kadar çeşitli alanlarda bu tür çalışmaları araştırdılar. Örneğin AI-Zewairi ve ark. [3], yazılım mühendisliği camiasında aşırı sayıda araştırma çalışması yayınlanarak büyük ilgi gören çevik yazılım geliştirme metodolojileriyle ilgili bir anket araştırması yürüttüler. Başka bir örnek olarak McNabb ve ark. [80] topluluğa, son derece popüler hale gelen ve yayın sayısının takip edilmesi giderek zorlaşan bilgi görselleştirmeyle ilgili bir anket anketi sunmuştur. Diğer temsili çalışmalar arasında Giraldo ve diğerleri tarafından önerilen çalışma yer almaktadır. [41] Siber-fiziksel sistemlerde güvenlik ve mahremiyet konusuna ilişkin bir anket araştırmasının yanı sıra Chatzimparmpas ve diğerleri tarafından önerilen bir anket öneren kişi. [20], makine öğrenimi modellerini yorumlamak için görselleştirmenin kullanımına ilişkin bir anket araştırması gerçekleştirmiştir.
Bu makale arxiv'de CC 4.0 lisansı altında mevcuttur .
L O A D I N G
. . . comments & more!
. . . comments & more!
