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Reviewing Diagnosis Solutions for Valid Product Configurations in the Automated Analysis of Feature Models
Indexado
WoS WOS:000458037300068
Scopus SCOPUS_ID:85063003067
DOI 10.14569/IJACSA.2019.0100168
Año 2019
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



A Feature Model (FM) is an information model to represent commonalities and variabilities for all the products of a Software Product Line (SPL). The complexity and large-scale of real feature models makes their manual analysis for determining the product configurations validity a tedious or even infeasible task. Efficient solutions for the diagnosis of errors in the Automated Analysis of Feature Models (AAFM) already exist such as FMDiag and FlexDiag. Thus, this work describes the fundamental basis for both diagnosis algorithms to apply the first of them on the validity of FM product configurations. The results highlight the applicability and efficiency of FMDiag and invite us to look for additional applications in the AAFM scenarios.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Computer Science, Theory & Methods
Scopus
Computer Science (All)
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 VIDAL-SILVA, CRISTIAN LORENZO Mujer Universidad de Viña del Mar - Chile
2 Rubio, Jose Hombre Universidad Tecnológica de Chile - Chile
Universidad Tecnológica de Chile (INACAP) - Chile
Univ Tecnol Chile INACAP - Chile
3 Madariaga, Erika Mujer Universidad Bernardo O'Higgins - Chile
4 Johnson, Franklin Hombre Universidad de Playa Ancha - Chile
5 Carter, Luis Hombre Universidad Autónoma de Chile - Chile
6 Campos-Valdés, Camilo Hombre Universidad Autónoma de Chile - Chile

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Financiamiento



Fuente
Grant "Direccion General de Investigacion de la Universidad de Playa Ancha, Concurso Regular 2017"
CONICYTCCV/Doctorado Nacional

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was partially supported by CONICYTCCV/Doctorado Nacional/2018-21181055.

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