論文の概要: Introducing Interactions in Multi-Objective Optimization of Software Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15084v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 07:49:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 12:15:59.873356
• Title: Introducing Interactions in Multi-Objective Optimization of Software Architectures
• Title（参考訳）: ソフトウェアアーキテクチャの多目的最適化におけるインタラクションの導入
• Authors: Vittorio Cortellessa, J. Andres Diaz-Pace, Daniele Di Pompeo, Sebastian Frank, Pooyan Jamshidi, Michele Tucci, Andr\'e van Hoorn
• Abstract要約: 本研究では,設計者のインタラクションがソフトウェアアーキテクチャの最適化に与える影響について検討する。 関心のある領域に探索を向けることで、完全に自動化されたプロセスで探索されていないアーキテクチャを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.920908475492581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software architecture optimization aims to enhance non-functional attributes like performance and reliability while meeting functional requirements. Multi-objective optimization employs metaheuristic search techniques, such as genetic algorithms, to explore feasible architectural changes and propose alternatives to designers. However, the resource-intensive process may not always align with practical constraints. This study investigates the impact of designer interactions on multi-objective software architecture optimization. Designers can intervene at intermediate points in the fully automated optimization process, making choices that guide exploration towards more desirable solutions. We compare this interactive approach with the fully automated optimization process, which serves as the baseline. The findings demonstrate that designer interactions lead to a more focused solution space, resulting in improved architectural quality. By directing the search towards regions of interest, the interaction uncovers architectures that remain unexplored in the fully automated process.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアアーキテクチャの最適化は、機能要件を満たしながら、パフォーマンスや信頼性などの非機能特性を強化することを目的としています。 多目的最適化では、遺伝的アルゴリズムのようなメタヒューリスティック検索技術を用いて、実現可能なアーキテクチャ変更を探索し、デザイナの代替案を提案する。 しかし、リソース集約的なプロセスは常に実用的な制約に合致するとは限らない。 本研究では,設計者のインタラクションが多目的ソフトウェアアーキテクチャ最適化に与える影響について検討する。 設計者は、完全に自動化された最適化プロセスの中間点に介入し、より望ましいソリューションへの探索を導く選択をすることができる。 このインタラクティブなアプローチを,ベースラインとして機能する完全自動最適化プロセスと比較する。 その結果、デザイナのインタラクションがより集中的なソリューション空間に結びつき、アーキテクチャの品質が向上することが示された。 関心のある領域に探索を向けることで、完全に自動化されたプロセスで探索されていないアーキテクチャを明らかにする。

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