論文の概要: Anomaly detection in Context-aware Feature Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14070v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 08:59:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 02:36:40.445855
• Title: Anomaly detection in Context-aware Feature Models
• Title（参考訳）: 文脈認識特徴モデルにおける異常検出
• Authors: Jacopo Mauro
• Abstract要約: 文脈認識特徴モデルにおける異常解析を形式化する。 SATソルバへの繰り返し呼び出しに頼ることなく,QBFソルバを用いて異常を検出する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature Models are a mechanism to organize the configuration space and facilitate the construction of software variants by describing configuration options using features, i.e., a name representing a functionality. The development of Feature Models is an error prone activity and detecting their anomalies is a challenging and important task needed to promote their usage. Recently, Feature Models have been extended with context to capture the correlation of configuration options with contextual influences and user customizations. Unfortunately, this extension makes the task of detecting anomalies harder. In this paper, we formalize the anomaly analysis in Context-aware Feature Models and we show how Quantified Boolean Formula (QBF) solvers can be used to detect anomalies without relying on iterative calls to a SAT solver. By extending the reconfigurator engine HyVarRec, we present findings evidencing that QBF solvers can outperform the common techniques for anomaly analysis.
• Abstract（参考訳）: 機能モデルは、機能、すなわち機能を表す名前を使用して構成オプションを記述することにより、構成空間を整理し、ソフトウェア変種の構築を容易にするメカニズムである。 機能モデルの開発は、エラーを起こしやすいアクティビティであり、その異常を検出することは、その使用を促進するのに、困難で重要なタスクである。 近年、コンテクストモデルが拡張され、コンフィグレーションオプションとコンフィグレーションの影響とユーザのカスタマイズとの相関を捉えるようになった。 残念ながら、この拡張は異常を検出する作業を難しくする。 本稿では,文脈対応特徴モデルにおける異常解析を形式化し,SATソルバへの反復呼び出しに頼ることなく,量子ブール式(QBF)を用いて異常を検出する方法を示す。 再構成エンジンHyVarRecを拡張して,QBFソルバが異常解析の一般的な手法より優れていることを示す。

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