Thèse soutenue

Génération de Transformations de Modèles : une approche basée sur les treillis de Galois
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Auteur / Autrice : Xavier Dolques
Direction : Marianne Huchard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 18/11/2010
Etablissement(s) : Montpellier 2
Ecole(s) doctorale(s) : Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; École Doctorale ; 2009-2014)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
Jury : Président / Présidente : Amedeo Napoli
Examinateurs / Examinatrices : Marianne Huchard, Clémentine Nebut, Xavier Blanc, Éric Bourreau
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marc Jezequel, Houari Sahraoui

Résumé

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La transformation de modèles est une opération fondamentale dans l'ingénierie dirigée par les modèles. Elle peut être manuelle ou automatisée, mais dans ce dernier cas elle nécessite de la part du développeur qui la conçoit la maîtrise des méta-modèles impliqués dans la transformation. La génération de transformations de modèles à partir d'exemples permet la création d'une transformation de modèle en se basant sur des exemples de modèles sources et cibles. Le fait de travailler au niveau modèle permet d'utiliser les syntaxes concrètes définies pour les méta-modèles et ne nécessite plus une maîtrise parfaite de ces derniers.Nous proposons une méthode de génération de transformations de modèles à partir d'exemples basée sur l'Analyse Relationnelle de Concepts (ARC) permettant d'obtenir un ensemble de règles de transformations ordonnées sous forme de treillis. L'ARC est une méthode de classification qui se base sur des liens de correspondances entre les modèles pour faire émerger des règles. Ces liens étant un problème commun à toute les méthodes de génération de transformation de modèles à partir d'exemples, nous proposons une méthode basée sur des méthodes d'alignement d'ontologie permettant de les générer.