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 М_v (С_i) — количество видимых методов в классе С_i (интерфейс класса);

q М_h (С_i) — количество скрытых методов в классе С_i (реализация класса);

q М_d (С_i) = М_v (С_i) + М_h (С_i) — 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 А_v (С_i) — количество видимых свойств в классе С_i (интерфейс класса);

q A_h(C_i) — количество скрытых свойств в классе С_i (реализация класса);

q A_d(C_i) = А_v (С_i) + A_h(C_i) — общее количество свойств, определенных в классе С_i (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 AHF можно 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 (С_i) — количество унаследованных и не переопределенных методов в классе С_i;

q M ₀(С_i) — количество унаследованных и переопределенных методов в классе С_i;

q M _n(С_i) — количество новых (не унаследованных и переопределенных) методов в классе С_i;

q M _d(С_i) = M _n(С_i) + M ₀(С_i) — количество методов, определенных в классе С_i;

q M _a(С_i) = M _d(С_i) + M _i (С_i) — общее количество методов, доступных в классе С_i.

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 А_i (С_i) — количество унаследованных и не переопределенных свойств в классе С_i;

q А₀(С_i) — количество унаследованных и переопределенных свойств в классе С_i;

q A_n(C_i) — количество новых (не унаследованных и переопределенных) свойств в классе С_i;

q А_d(С_i) = A_n(C_i) + А₀(С_i) — количество свойств, определенных в классе С_i;

q А_a(С_i) = А_d(С_i)+ А_i (С_i) — общее количество свойств, доступных в классе С_i.

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(С_i) — количество унаследованных и переопределенных методов в классе С_i;

q M_n(С_i) — количество новых (не унаследованных и переопределенных) методов в классе С_i;

q DC(С_i) — количество потомков класса С_i;

q M_d(С_i) = M_n(С_i) + M₀(С_i) — количество методов, определенных в классе С_i.

Тогда формула метрики POF примет вид:

.

Числитель POF фиксирует реальное количество возможных полиморфных ситуаций. Очевидно, что сообщение, посланное в класс С_i связывается (статически или динамически) с реализацией именуемого метода. Этот метод, в свою очередь, может или представляться несколькими «формами», или переопределяться (в потомках С_i).

Знаменатель POF представляет максимальное количество возможных полиморфных ситуаций для класса С_i. Имеется в виду случай, когда все новые методы, определенные в С_i, 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» (С_c => C_s) 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.