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The goal of this roadmap paper is to summarize the state-of-the-art and to identify critical challenges for the systematic software engineering of self-adaptive systems. The paper is partitioned into four parts, one for each of the identified essential views of self-adaptation: modelling dimensions, requirements, engineering, and assurances. For each view, we present the state-of-the-art and the challenges that our community must address. This roadmap paper is a result of the Dagstuhl Seminar 08031 on "Software Engineering for Self-Adaptive Systems," which took place in January 2008.
Cheng, B., De Lemos, R., Giese, H., Inverardi, P., Magee, J., Andersson, J., et al. (2009). Software engineering for self-adaptive systems: A research roadmap. In d.L.R. Cheng B.H.C (a cura di), Software engineering for self-adaptive systems (pp. 1-26). Berlin : Springer [10.1007/978-3-642-02161-9_1].
Software engineering for self-adaptive systems: A research roadmap
The goal of this roadmap paper is to summarize the state-of-the-art and to identify critical challenges for the systematic software engineering of self-adaptive systems. The paper is partitioned into four parts, one for each of the identified essential views of self-adaptation: modelling dimensions, requirements, engineering, and assurances. For each view, we present the state-of-the-art and the challenges that our community must address. This roadmap paper is a result of the Dagstuhl Seminar 08031 on "Software Engineering for Self-Adaptive Systems," which took place in January 2008.
Settore ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
English
Rilevanza internazionale
Capitolo o saggio
Research roadmap; Self-adaptive system; Systematic software engineering
Cheng, B., De Lemos, R., Giese, H., Inverardi, P., Magee, J., Andersson, J., et al. (2009). Software engineering for self-adaptive systems: A research roadmap. In d.L.R. Cheng B.H.C (a cura di), Software engineering for self-adaptive systems (pp. 1-26). Berlin : Springer [10.1007/978-3-642-02161-9_1].
Cheng, B; De Lemos, R; Giese, H; Inverardi, P; Magee, J; Andersson, J; Becker, B; Bencomo, N; Brun, Y; Cukic, B; Di Marzo Serugendo, G; Dustdar, S; Fi...espandi
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/2108/37621
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
