Набор метрик Фернандо Абреу
Набор метрик MOOD (Metrics for Object Oriented Design), предложенный Ф. Абреу в 1994 году, – другой пример академического подхода к оценке качества ОО-проектирования [6]. Основными целями MOOD-набора являются:
1) покрытие базовых механизмов объектно-ориентированной парадигмы, таких как инкапсуляция, наследование, полиморфизм, посылка сообщений;
2) формальное определение метрик, позволяющее избежать субъективности измерения;
3) независимость от размера оцениваемого программного продукта;
4) независимость от языка программирования, на котором написан оцениваемый продукт.
Набор MOOD включает в себя следующие метрики:
1) фактор закрытости метода (МНF);
2) фактор закрытости свойства (AHF);
3) фактор наследования метода (MIF);
4) фактор наследования свойства (AIF);
5) фактор полиморфизма (POF);
6) фактор сцепления (СОF).
Каждая из этих метрик относится к основному механизму объектно-ориентированной парадигмы: инкапсуляции (МНF и АНF), наследованию (MIF и AIF), полиморфизму (POF) и посылке сообщений (СОF). В определениях MOOD не используются специфические конструкции языков программирования.
Метрика 1: Фактор закрытости метода MHF (Method Hiding Factor)
Введем обозначения:
q Мv (Сi) – количество видимых методов в классе Сi (интерфейс класса);
q Мh (Сi) – количество скрытых методов в классе Сi (реализация класса);
q Мd (Сi) = Мv (Сi) + Мh (Сi) – общее количество методов, определенных в классе С, (унаследованные методы не учитываются).
Тогда формула метрики МНF примет вид:
,
где ТС – количество классов в системе.
Если видимость т-го метода i-го класса из j-го класса вычислять по выражению:
,
a процентное количество классов, которые видят m-йметод i-го класса, определять по соотношению:
то формулу метрики МНF можнопредставить в виде:
.
В числителе этой формулы МНF – сумма закрытости всех методов во всех классах. Закрытость метода – процентное количество классов, из которых данный метод невидим. Знаменатель МНF – общее количество методов, определенных в рассматриваемой системе.
С увеличением МНF уменьшаются плотность дефектов в системе и затраты на их устранение. Обычно разработка класса представляет собой пошаговый процесс, при котором к классу добавляется все больше и больше деталей (скрытых методов). Такая схема разработки способствует возрастанию как значения МНF, так и качества класса.
Метрика 2: Фактор закрытости свойства AHF (Attribute Hiding Factor)
Введем обозначения:
q Аv (Сi) – количество видимых свойств в классе Сi (интерфейс класса);
q Ah(Ci) – количество скрытых свойств в классе Сi (реализация класса);
q Ad(Ci) = Аv (Сi) + Ah(Ci) – общее количество свойств, определенных в классе Сi (унаследованные свойства не учитываются).
Тогда формула метрики AHF примет вид:
,
где ТС – количество классов в системе.
Если видимость т-го свойства i-го класса из j-ro класса вычислять по выражению:
,
а процентное количество классов, которые видят т-есвойство i-ro класса, определять по соотношению:
,
то формулу метрики AHFможно представить в виде:
.
В числителе этой формулы AHF – сумма закрытости всех свойств во всех классах. Закрытость свойства – процентное количество классов, из которых данное свойство невидимо. Знаменатель AHF – общее количество свойств, определенных в рассматриваемой системе.
В идеальном случае все свойства должны быть скрыты и доступны только для методов соответствующего класса (AHF = 100%).
Метрика 3: Фактор наследования метода MIF (Method Inheritance Factor)
Введем обозначения:
q M i (Сi ) – количество унаследованных и не переопределенных методов в классе Сi;
q M 0(Сi ) – количество унаследованных и переопределенных методов в классе Сi;
q M n(Сi ) – количество новых (не унаследованных и переопределенных) методов в классе Сi;
q M d(Сi )= M n(Сi ) + M 0(Сi ) – количество методов, определенных в классе Сi;
q M a(Сi )= M d(Сi )+ M i (Сi ) – общее количество методов, доступных в классе Сi.
Тогда формула метрики MIF примет вид:
.
Числителем MIF является сумма унаследованных (и не переопределенных) методов во всех классах рассматриваемой системы. Знаменатель MIF – это общее количество доступных методов (локально определенных и унаследованных) для всех классов.
Значение MIF = 0 указывает, что в системе отсутствует эффективное наследование, например, все унаследованные методы переопределены.
С увеличением MIF уменьшаются плотность дефектов и затраты на исправление ошибок. Очень большие значения MIF (70-80%) приводят к обратному эффекту, но этот факт нуждается в дополнительной экспериментальной проверке. Сформулируем «осторожный» вывод: умеренное использование наследования – подходящее средство для снижения плотности дефектов и затрат на доработку.
Метрика 4: Фактор наследования свойства AIF (Attribute Inheritance Factor)
Введем обозначения:
q Аi (Сi) – количество унаследованных и не переопределенных свойств в классе Сi;
q А0(Сi) – количество унаследованных и переопределенных свойств в классе Сi;
q An(Ci) – количество новых (не унаследованных и переопределенных) свойств в классе Сi;
q Аd(Сi) = An(Ci) + А0(Сi) – количество свойств, определенных в классе Сi;
q Аa(Сi) = Аd(Сi)+ Аi (Сi) – общее количество свойств, доступных в классе Сi.
Тогда формула метрики AIF примет вид:
.
Числителем AIF является сумма унаследованных (и не переопределенных) свойств во всех классах рассматриваемой системы. Знаменатель AIF – это общее количество доступных свойств (локально определенных и унаследованных) для всех классов.
Метрика 5: Фактор полиморфизма POF (Polymorphism Factor)
Введем обозначения:
q M0(Сi) – количество унаследованных и переопределенных методов в классе Сi;
q Mn(Сi) – количество новых (не унаследованных и переопределенных) методов в классе Сi;
q DC(Сi) – количество потомков класса Сi;
q Md(Сi) = Mn(Сi) + M0(Сi) – количество методов, определенных в классе Сi.
Тогда формула метрики POF примет вид:
.
Числитель POF фиксирует реальное количество возможных полиморфных ситуаций. Очевидно, что сообщение, посланное в класс Сi связывается (статически или динамически) с реализацией именуемого метода. Этот метод, в свою очередь, может или представляться несколькими «формами», или переопределяться (в потомках Сi).
Знаменатель POF представляет максимальное количество возможных полиморфных ситуаций для класса Сi. Имеется в виду случай, когда все новые методы, определенные в Сi, переопределяются во всех его потомках.
Умеренное использование полиморфизма уменьшает как плотность дефектов, так и затраты на доработку. Однако при POF > 10% возможен обратный эффект.
Метрика 6: Фактор сцепления COF (Coupling Factor)
В данном наборе сцепление фиксирует наличие между классами отношения «клиент-поставщик» (client-supplier). Отношение «клиент-поставщик» (Сc =>Cs) здесь означает, что класс-клиент содержит но меньшей мере одну не унаследованную ссылку на свойство или метод класса-поставщика.
Если наличие отношения «клиент-поставщик» определять по выражению:
.
то формула для вычисления метрики COF примет вид:
Знаменатель COF соответствует максимально возможному количеству сцеплений в системе с ТС-классами (потенциально каждый класс может быть поставщиком для других классов). Из рассмотрения исключены рефлексивные отношения – когда класс является собственным поставщиком. Числитель COF фиксирует реальное количество сцеплений, не относящихся к наследованию.
С увеличением сцепления классов плотности дефектов и затрат на доработку также возрастают. Сцепления отрицательно влияют на качество ПО, их нужно сводить к минимуму. Практическое применение этой метрики доказывает, что сцепление увеличивает сложность, уменьшает инкапсуляцию и возможности повторного использования, затрудняет понимание и усложняет сопровождение ПО.
Дата добавления: 2019-02-07; просмотров: 411;