Mittwoch, 24.02.2021
Verbesserung manueller Validierungsprozesse von CPS-Spezifikationen durch Review-Modelle auf Instanzebene
Marian Daun, Jennifer Brings und Thorsten Weyer
Dieser Vortrag berichtet von dem Beitrag 'Do Instance-level Review Diagrams Support Validation Processes of Cyber-Physical System Specifications: Results from a Controlled Experiment,' der auf der IEEE/ACM International Conference on Software and System Processes (ICSSP) 2020 vorgestellt und in dem Konferenzband veröffentlicht wurde. Im Rahmen des Beitrags wurde untersucht, inwiefern manuelle Validierungsprozesse für cyber-physische Systeme durch die Erstellung von Review-Modellen auf Instanzebene verbessert werden können. Mit einem Experiment konnte gezeigt werden, dass die Wahl des Review-Modells (d.h., ob ein Modell auf Typebene oder auf Instanzebene untersucht wird) Auswirkungen auf die Qualität der Inspektion hat. zeigen, inwiefern manuelle Validierungsprozesse für cyber-physische Systeme durch die Erstellung von Review-Modellen auf Instanzebene verbessert werden können.
Daun, M., Brings, J. & Weyer, T., (2021). Verbesserung manueller Validierungsprozesse von CPS-Spezifikationen durch Review-Modelle auf Instanzebene. In: Koziolek, A., Schaefer, I. & Seidl, C. (Hrsg.), Software Engineering 2021. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 33-34). DOI: 10.18420/SE2021_05
Freitag, 26.02.2021
Feature-Modell-geführtes Online Reinforcement Learning für Selbst-adaptive Systeme
Andreas Metzger, Clément Quinton, Zoltăn Mann, Luciano Baresi, Klaus Pohl
Die Autoren stellen Lernstrategien für selbst-adaptive Systeme vor, welche Feature-Modelle aus der Software-Produktentwicklung nutzen, um den Lernprozess zur Laufzeit zu beschleunigen.
Metzger, A., Quinton, C., Mann, Z., Baresi, L. & Pohl, K., (2021). Feature-Modell-geführtes Online Reinforcement Learning für Selbst-adaptive Systeme. In: Koziolek, A., Schaefer, I. & Seidl, C. (Hrsg.), Software Engineering 2021. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 75-76). DOI: 10.18420/SE2021_26
Alle Infos zur Konferenz: https://se-2021.tu-bs.de/