DOOR: Подход к реструктуризации распределенных объектно-ориентированных систем на основе нейронных сетей

Для развития распространенных программных систем инженерами и дизайнерами в настоящее время используется объектно-ориентированный подход, который помогает строить распределенные объектно-ориентированные системы. Отличительной особенностью распределенных объектно-ориентированных систем является компетентное распределение классов объектов по различным узлам. Обычно информация о распределении классов по серверам в приложениях отсутствует, что стимулирует проведение процедуры реструктуризации, позволяющей повысить производительность. В предлагаемом подходе реструктуризация программного обеспечения систем осуществляется с помощью адаптивного метода с использованием нейронной сети. На начальном этапе создается граф зависимости классов, узлы в котором представляют классы, а связи между узлами соответствуют зависимостям между классами. Затем извлекаются свойства классов, входящих в этот граф, которые передаются в качестве входных данных в нейронную сеть для ее обучения. После этого на основе учета зависимостей классов выполняется кластеризация, приводящая к разбиению множества классов распределенной объектно-ориентированной системы на слабосвязанные подмножества. Далее создается граф кластеров, вершины в котором соответствуют кластерам, а ребра – каналам связи, которые могут существовать между кластерами. К полученному графу применяется алгоритм k-medoids, который используется для сбора кластеров таким образом, что количество собранных групп кластеров становится равным количеству доступных узлов системы. Сформированные в результате группы кластеров оказываются слабосвязанными. В завершение группы кластеров приписываются различным доступным узлам в распределенной среде. Результаты моделирования показали, что предлагаемая работа дает более эффективные результаты по сравнению с существующими методами.