The general acceptance of sequence diagrams can be attributed to their relatively intuitive nature and ability to describe partial behaviors (as opposed to such diagrams as state charts). However, studies have shown that over 80 percent of graduating students were unable to create a software design or even a partial design, and many students had no idea how sequence diagrams were constrained by other models. Many students exhibited difficulties in identifying valid interacting objects and constructing messages with appropriate arguments. Additionally, according to authorities, even though many different semantics have been proposed for sequence diagrams (e.g., translations to state machines), there exists no suitable semantic basis refinement of required sequence diagram behavior because direct style semantics do not precisely capture required sequence diagram behaviors; translations to other formalisms disregard essential features of sequence diagrams such as guard conditions and critical regions. This paper proposes an alternative to sequence diagrams, a generalized model that provides further understanding of sequence diagrams to assimilate them into a new modeling language called thinging machine (TM). The sequence diagram is extended horizontally by removing the superficial vertical-only dimensional limitation of expansion to preserve the logical chronology of events. TM diagramming is spread nonlinearly in terms of actions. Events and their chronology are constructed on a second plane of description that is superimposed on the initial static description. The result is a more refined representation that would simplify the modeling process. This is demonstrated through remodeling sequence diagram cases from the literature.


翻译:对序列图的一般接受可归因于其相对直观性质和描述部分行为的能力(相对于国家图表)。然而,研究表明,超过80%的毕业生无法创建软件设计,甚至无法创建部分设计,许多学生不知道序列图如何受到其他模型的限制。许多学生在识别有效的交互对象和用适当论据构建信息方面遇到困难。此外,据当局称,尽管为序列图(例如,转换为国家机器)提出了许多不同的语义,但所需的序列图行为没有适当的语义改进基础,因为直接风格的语义学没有准确地捕捉所需的序列图行为;将其他形式主义的转变忽略了序列图的基本特征,如警戒条件和关键区域。本文提出了序列图的替代,即一种通用模型,可以进一步理解序列图,将其吸收为一种叫作定型机器(TM)的新建模语言。序列图图图的横向扩展,方法是从表面垂直线直直线扩展扩展扩展到保存逻辑的顺序图表行为表表表表;磁性模型的缩图解图的缩缩缩图是模型的缩缩图案的缩缩缩缩图。在模型的缩略图的缩图的缩图的缩图式中,这是在模型的缩略图式的缩图的缩图式的缩略图的缩略图的缩略图在了。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年6月6日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
IJCAI2020信息抽取相关论文合集
AINLP
6+阅读 · 2020年6月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年4月26日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Sparse Sequence-to-Sequence Models
Arxiv
5+阅读 · 2019年5月14日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月29日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月29日
VIP会员
相关资讯
IJCAI2020信息抽取相关论文合集
AINLP
6+阅读 · 2020年6月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年4月26日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员