МЕТОД ТРАНСФОРМАЦІЇ ФОРМАЛІЗОВАНИХ ВИМОГ У РОЗШИРЕНІ UML-МОДЕЛІ НА ОСНОВІ ГРАМАТИЧНОГО ПІДХОДУ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.2.29Ключові слова:
UML, вимоги, граматика, трансформація, інженерія програмного забезпечення, інтелектуальні системи, моделювання, профіль UMLАнотація
У даній статті розглядається актуальне завдання трансформації формалізованих вимог у розширені UML-моделі, яке має важливе значення для підвищення ефективності процесів проєктування інтелектуальних та критичних систем. Дослідження зосереджується на поєднанні граматичного підходу з механізмами UML-профілю, що дозволяє забезпечити автоматизовану перевірку консистентності вимог, відображення властивостей невизначеності та імовірнісних характеристик, а також підвищити точність і адаптивність створюваних моделей. Актуальність теми зумовлена зростанням складності сучасних інформаційних систем, де вимоги часто залишаються нечіткими, суперечливими чи змінюваними, що ускладнює їх формалізацію та подальше відображення у традиційному UML.Запропоновано методологію, що базується на дворівневій граматиці: атрибутна граматика використовується для узгодження вимог та побудови їх узгодженої множини, а трансформаційна граматика визначає відображення цих вимог у UML-елементи відповідно до їх атрибутів (confidence, likelihood, context, priority, resources). У статті наведено формальні правила трансформації для функціональних, нефункціональних, вимог до даних та сценарних вимог, які реалізуються через створення варіантів використання, класів, обмежень, діаграм послідовностей та діаграм станів. Особлива увага приділяється механізму призначення стереотипів, що зберігають семантику вихідних специфікацій, а також трасуванню, яке забезпечує прозорий зв’язок між вимогами та елементами UML-моделі. Практичну придатність методу продемонстровано на прикладі інтелектуальної медичної системи моніторингу пацієнтів. Проведене дослідження засвідчило низку переваг розробленого підходу: скорочення часу на актуалізацію моделей, підвищення рівня узгодженості між вимогами та їхніми модельними представленнями, можливість відображення нечітких і ймовірнісних характеристик. Порівняння з класичним UML без профілю показало, що запропонований метод надає ширші можливості для моделювання адаптивних систем у середовищах з високим рівнем невизначеності. Разом з тим визначено обмеження: потреба у налаштуванні граматики під конкретний предметний домен і необхідність інтеграції з CASE-засобами для автоматизації трансформацій.Подальші дослідження передбачають кілька напрямів розвитку методології: автоматизована генерація UML-діаграм у сучасних CASE-засобах; а також інтеграція підходу з SysML v2 як перспективного стандарту системної інженерії.
Посилання
Allian A.P., Nakagawa E.Y., Martinez J., Oliveira Jr. E., et al. Variability Implementation and UML-Based Software Product Lines. UML-Based Software Product Line Engineering with SMarty. Springer, Cham, 2022. С. 27–40. DOI: 10.1007/978-3-031-18556-4_2
Cu C., Ye X., Zheng Y. Xlinemapper: a product line feature-architecture-implementation mapping toolset. 41st International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE ’19). IEEE Press, Piscataway, 2019. С. 87–90. DOI: 10.1109/ICSE-Companion.2019.0004516
Abdelmadjid L. Uncertain Decision-Making Requirements Formalizing with CF UML model. Procedia Computer Science. 2022. Vol. 192. С. 2503–2512. DOI: 10.1016/j.procs.2021.12.247
Cazzola W., Olivares-Corichi I. Bridging the model-to-code abstraction gap with fuzzy logic: FLiRTS 2 for UML class diagrams. Software and Systems Modeling. 2022. Vol. 21. С. 1717–1742. DOI: 10.1007/s10270-021-00899-6
Cardiel-Ortega J. J., López-Robles J. R., Otegi-Olaso J. R., Gamboa-Rosales H. Probabilistic Fuzzy System for Evaluation and Failure Modes in FMEA. Processes. 2024. Vol. 12, Is. 6. Article № 1197. DOI: 10.3390/pr12061197
Dalpiaz F., Ferrari A., Franch X., Palomares C. Natural Language Processing for Requirements Engineering: The Best Is Yet to Come. IEEE Software. 2018. Vol. 35, No. 5. С. 115–119. DOI: 10.1109/MS.2018.3571242
Yang M., Ban A. Automated UML Class Diagram Generation from Textual Requirements Using NLP Techniques. JOIV International Journal on Informatics Visualization. 2024. Vol. 8, No. 3–2. С. 1905–1915. DOI: 10.62527/joiv.8.3-2.3482
Lano K., Xue Q., Haughton H. A Concrete Syntax Transformation Approach for Software Language Processing. SN Computer Science. 2024. Vol. 5. Article 645. DOI: 10.1007/s42979-024-02979-y
Ražinskas M., Miliūnas B., Jurgelaitis M., Čeponienė L., Bisikirskienė L. Transforming Sketches of UML Use Case Diagrams to Models. IEEE Access. 2024. Vol. 12. С. 185826–185837. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3514455
Maschotta R., Silatsa N., Jungebloud T., Hammer M., Zimmermann A. An OCL Implementation for Model-Driven Engineering of C++. Lee R. (ed.) Software Engineering Research, Management and Applications (SERA 2022). Studies in Computational Intelligence. Vol. 1053. Springer, Cham, 2022. С. 151–168. DOI: 10.1007/978-3-031-09145-2_10
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.






