ISBN 9783843949354

978-3-8439-4935-4, Reihe Informatik

Alexander Schlie
Extractive Product Line Migration for MATLAB/Simulink Software Systems

288 Seiten, Dissertation Technische Universität Braunschweig (2021), Softcover, B5

Zusammenfassung / Abstract

MATLAB/Simulink ist eine in der Industrie eingesetzte, blockbasierte Modellierungssprache. Da die Umsetzung von MATLAB/Simulink Modellen eine komplexe Aufgabe ist, sich Anforderungen jedoch über die Zeit ändern, werden bestehende Modelle häufig kopiert und angepasst. Hierbei wird die Dokumentation oft vernachlässigt, sodass technische Altlasten durch einen Anstieg an redundanten und fast-identischen Modellteilen entstehen. Eine Lösung kann eine Software-Produktlinie (SPL) sein, welche ein nachhaltiges Entwicklungsparadigma für verwandte Systeme beschreibt. Im industriellen Rahmen ist der extraktive Ansatz zur SPL Adaption vorherrschend, welcher mit einer Teilmenge der Systeme beginnt und verbleibende Systeme in nachfolgenden Inkrementen reaktiv in die SPL einpflegt. Aufgrund der Komplexität von MATLAB/Simulink Modellen bleibt deren gleichzeitige Analyse im Rahmen einer SPL Adaption jedoch ein schwieriges Unterfangen. Es bedarf zunächst einer grob-granularen Analyse, welche mehrere MATLAB/Simulink Modelle in Gänze betrachtet, um fein-granulare Analysen zielgerichtet auf einzelne Modellteile anzuwenden. Eine weitere Herausforderung besteht darin, Domänenwissen, welches nach der Analyse der Modelle in die Konstruktion von Variabilitätsmodellen einfließt, nachhaltig für nachfolgende Inkremente zu erhalten. Weiterhin muss auch der Evolutionsprozess der Modelle während der SPL Adaption durch die Identifizierung von Unterschieden unterstützt werden. In dieser Arbeit werden die aufgezeigten Herausforderungen adressiert und ein Ansatz zur extraktiven SPL Adaption für MATLAB/Simulink Modelle vorgestellt. Der Ansatz beinhaltet ein grob- und ein feingranulares Analyseverfahren, welches jeweils mehrere Modelle in einem Inkrement betrachtet, sowie ein Verfahren, welches Domänenwissen in Inkrementen speichert. Weiterhin wird ein Verfahren vorgestellt, welches Unterschiede in Modellversionen aufzeigt, sowie ein Verfahren, welches die strukturelle Äquivalenz von Modellen überprüft.