要約
本論文では、コード・リファクタリングに対する最良優先探索法を評価するアプローチを紹介する。コードリファクタリングの動機は、既存のプログラムの機能を変えることなく、デザイン、構造、または実装を改善することであると考えられる。結合と凝集という非常に特殊な問題を解決するために、我々は、完全なコードリファクタリング問題の近似に対して発見的探索ベースの技術を使用し、高い凝集性と低い結合を持つソリューションに向けてリファクタリングプロセスを誘導することを提案する。我々は、ランダム状態問題に対するこのアプローチの有効性の実証例を提供することによって、我々のアプローチを評価し、Javaプロジェクト上でアルゴリズムを実装するためのツールを作成した。
要約(オリジナル)
This paper presents an approach that evaluates best-first search methods to code refactoring. The motivation for code refactoring could be to improve the design, structure, or implementation of an existing program without changing its functionality. To solve a very specific problem of coupling and cohesion, we propose using heuristic search-based techniques on an approximation of the full code refactoring problem, to guide the refactoring process toward solutions that have high cohesion and low coupling. We evaluated our approach by providing demonstrative examples of the effectiveness of this approach on random state problems and created a tool to implement the algorithm on Java projects.
arxiv情報
| 著者 | Sourena Khanzadeh,Samad Alias Nyein Chan,Richard Valenzano,Manar Alalfi |
| 発行日 | 2023-05-12 16:39:38+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |