Naoufel Kraiem*
Requirements Engineering (RE) gilt als kritische Phase im Lebenszyklus der Softwareentwicklung. Die Kosten für die Behebung eines Anforderungsfehlers später in der Entwicklungsphase sind viel höher als die Kosten für die Identifizierung und Behebung in den frühen Entwicklungsphasen. Dazu müssen die Systemanforderungen frühzeitig im Entwicklungsprozess ordnungsgemäß identifiziert, analysiert und überprüft werden. Angesichts der Art der Softwareproduktlinien (SPLs) wird die Bedeutung des Requirements Engineering eher vernachlässigt, da SPLs komplexere Herausforderungen darstellen als die Entwicklung eines „einzelnen“ Produkts. In der Literatur wurden mehrere Ansätze vorgeschlagen, die Aktivitäten zur Erfassung von Anforderungen, ihrer Variabilität und Gemeinsamkeit umfassen.
Ziel dieser Arbeit ist es, einen Rahmen vorzuschlagen, der Systemingenieure bei der Auswahl eines geeigneten Ansatzes für ihr gewünschtes Ziel unterstützt. Der vorgeschlagene Rahmen soll die Zeit verkürzen, die erforderlich ist, um aus mehreren gemeinsam vorgestellten Ansätzen einen effektiven Ansatz zu finden. Der Rahmen bewertet RE-Ansätze für SPL anhand eines ausgewählten Kriteriensatzes. Weitere Beiträge liefert er durch die Implementierung eines maschinellen Lernalgorithmus (k-means), um die aus der Bewertung gewonnenen quantitativen Daten zu clustern. Darüber hinaus implementiert er eine Website, die dabei hilft, das ursprüngliche Ziel dieser Arbeit zu erreichen.
Das Ergebnis des Rahmens wurde validiert und zeigte, dass die klassifizierten Daten praktisch sind. Dieser Rahmen wird die Wahrscheinlichkeit verringern, bei der Auswahl eines geeigneten RE-Ansatzes für SPL in die Irre geführt zu werden.
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