Resumen

El software está evolucionando rápidamente y opera en un entorno cambiante; por lo tanto, además del diseño y la prueba de software, es esencial observar y comprender el comportamiento de ejecución del software mediante la modelización de datos registrados durante la ejecución del software para mejorar su fiabilidad. La relación de llamadas anidadas entre métodos durante la ejecución del software es común, pero la mayoría de los métodos de minería de procesos no pueden descubrirlas, generando solo modelos planos con baja precisión. Mientras tanto, es fácil generar modelos tipo espagueti con baja comprensibilidad al tratar con datos de ejecución de software complejos. Este documento propone un método de descubrimiento de modelos de comportamiento de software jerárquico basado en componentes que puede descubrir estructuras de llamadas anidadas jerárquicas durante el tiempo de ejecución del software, mejorando la precisión del modelo; al mismo tiempo, el método propuesto divide el modelo de descubrimiento en varias partes mediante información de componentes para mejorar la comprensibilidad del modelo, que también puede reflejar el comportamiento de inter

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Software; Comportamiento de ejecución; Relación de llamada anidada; Modelo jerárquico; Minería de procesos; Basado en componentes
• Keywords:Software; Execution behavior; Nested call relationship; Hierarchical model; Process mining; Component-based