論文の概要: Multi-objective Integer Linear Programming approach for Automatic Software Cognitive Complexity Reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21565v1
- Date: Thu, 29 Jan 2026 11:28:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.766445
- Title: Multi-objective Integer Linear Programming approach for Automatic Software Cognitive Complexity Reduction
- Title（参考訳）: 自動ソフトウェア認知複雑度低減のための多目的整数線形計画法
- Authors: Adriana Novoa-Hurtado, Rubén Saborido, Francisco Chicano, Manuel Giménez-Medina,
- Abstract要約: 与えられたコードの認知的複雑さを低減するための,多目的線形プログラミングモデルを提案する。
モデルを検証するためにいくつかのアルゴリズムが開発されている。
これらのアルゴリズムは、ソフトウェア認知の複雑さを減らす問題のパラメータ化された解決を可能にするツールに統合されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6799377888527687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Clear and concise code is necessary to ensure maintainability, so it is crucial that the software is as simple as possible to understand, to avoid bugs and, above all, vulnerabilities. There are many ways to enhance software without changing its functionality, considering the extract method refactoring the primary process to reduce the effort required for code comprehension. The cognitive complexity measure employed in this work is the one defined by SonarSource, which is a company that develops well-known applications for static code analysis. This extraction problem can be modeled as a combinatorial optimization problem. The main difficulty arises from the existence of different criteria for evaluating the solutions obtained, requiring the formulation of the code extraction problem as a multi-objective optimization problem using alternative methods. We propose a multi-objective integer linear programming model to obtain a set of solutions that reduce the cognitive complexity of a given piece of code, such as balancing the number of lines of code and its cognitive complexity. In addition, several algorithms have been developed to validate the model. These algorithms have been integrated into a tool that enables the parameterised resolution of the problem of reducing software cognitive complexity.
- Abstract（参考訳）: メンテナンス性を確保するためには、明確で簡潔なコードが必要です。そのため、ソフトウェアは可能な限りシンプルで、バグを回避し、そして何よりも、脆弱性を理解することが重要です。
コード理解に必要な労力を減らすために、主要なプロセスをリファクタリングする抽出方法を考えると、機能を変更することなく、ソフトウェアを強化する方法はたくさんあります。
この作業で使用される認知的複雑性尺度は、静的コード分析のためのよく知られたアプリケーションを開発するSonarSourceによって定義されたものだ。
この抽出問題は組合せ最適化問題としてモデル化できる。
主な困難は、得られた解を評価するための異なる基準の存在から生じ、代替手法を用いた多目的最適化問題としてコード抽出問題を定式化する必要がある。
本稿では,コード行数と認知複雑性のバランスをとるような,与えられたコードの認知複雑性を低減するための,多目的整数線形プログラミングモデルを提案する。
さらに、モデルを検証するためにいくつかのアルゴリズムが開発されている。
これらのアルゴリズムは、ソフトウェア認知の複雑さを減らす問題のパラメータ化された解決を可能にするツールに統合されている。
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