SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  22
Télécharger pour lire hors ligne
Modelovanje ponašanja korišćenjem dijagrama
aktivnosti
Specifikacija i dizajn informacionih sistema



                 dr Zoran Jeremić
                  zoran.jeremic@gmail.com




                                               1
Sadržaj

• Uvod
• Osnove
  – Aktivnosti, tokeni, objekti, signali
• Strukture
  – Dekompozicija
Proces razvoja sistema
     Faza                     Aktivnost                          Izlaz
                                                            Biznis
Započinjanje     Utvrđivanje poslovnih potreba
                                                            dokumenta
                 Intervjuisanje stejkholdera, istraživanje Organizovana
Analiza          sistemskog okruženja                      dokumentacija
                 Analiza inženjerskih aspekata sistema, Logički model
Specifikacija    definisanje koncepata sistema          sistema
                 Definisanje arhitekture, komponenti,       Formalna
Dizajn           tipova podataka, algoritama                specifikacija
                 Programiranje, testiranje jedinica,        Proverljiv
Implementacija integrisanje, dokumentovanje                 sistem
                                                              Resultati
Testiranje &     Integrisanje svih komponenti,                testiranja,
Integracija      verifikacija, validacija, instalacija, obuka funkcionalan
                                                              sistem
                 Popravljanje bagova, modifikacije,
Održavanje       adaptacija
                                                            Verzije sistema
Modelovanje ponašanja
Sekvencijalni                 Dijagrami stanja     Dijagrami aktivnosti
dijagrami

Checkout                         Order                   Add to cart
Manager
            message: create
                               In process

                 Order                                    Check
                                  supplied               availability

           message: change                       [problem]              [okay]
                    status
Inventory
                                                    Notify          Supply
                                                    User             Order
Prednosti

• Omogućava modelovanje složenog
  ponašanja
  – Koje se ne zasniva na interakcijama.
  – Ima paralelna ponašanja.
• Primeri:
  – Poslovni tok(odobravanje zajma).
  – Ponašanje korisnika(login/logout).
  – Algoritmi.
Sadržaj

• Uvod
• Osnove
  – Aktivnosti, tokeni, objekti, signali
• Strukture
  – Dekompozicija
Modelovanje korisničkog servisa
Dijagram aktivnosti za korisnički servis
Start                                Action



Fork



 decision




 merge


   Join                           Final Node
Tokeni
• Konceptualni model dijagrama aktivnosti je
  zasnovan na tokenima.
Tokeni
Inicijalni čvor kreira jedan
token

Akcija zahteva token da bi
se izvršila i proizvodi token
kada se završi

Svaki fork čvor generiše
tokene prema broju
putanja.


Svaki join prikuplja
dobijene tokene i proizvodi
jedan token na izlazu
Tokovi objekata
 • Objekti opisuju interfejs između akcija

Objektni   Receive Call         Call Data                  Log Call
  tok




                                          Call data
Pinovi     Receive Call                                    Log Call
                          Call data


                                      Call data


                                           Initiate Call
Pinovi
• Pinovi deklarišu interfejs između dve akcije.
                                              Output
                                               Pin




                                          Input
                                           Pin
 Transformacija
  parametara
Objekti sa stanjem

• Objektni čvorovi omogućavaju modelovanje
  promene stanja
               Call Data   Find Customer    Call Data
Receive Call
               [created]        Type       [classified]
Data Store
• Datastore je stereotip za objekat koji trajno skladišti
  objekte.
Hvatanje signala
Vremenski signal     Događaj




 Tokovi kada je
                   Tokovi kada se   Šalje se
 vremenski iskaz
 tačan
                   desi neki        događaj kada
                   događaj          se uđe u tok
Primer: Volvo Blind Spot Info System (BLIS) – mrtvi ugao
BLIS
       Camera Behavior           Safety Controller Behavior



                                           Side Object
              Check Objects                 Detected
               in Camera


                     Is object
       [no]          Detected?                   Detection data




                   [yes]
                                                 Alarm Deciding

               Side Object
                Detected                                  Side?

                                        [left]               [right]


                                  Left Alarm                 Right Alarm
Sadržaj

• Uvod
• Osnove
  – Aktivnosti, tokeni, objekti, signali
• Strukture
  – Dekompozicija
Finalni čvorovi
Aktivnost se prekida kada prvi Aktivnost se prekida kada svi
token stigne                   tokeni u grafu stignu
Dekompozicija
• Akcija se može dekomponovati u podaktivnosti.
• Pozvani graf aktivnosti može koristiti više stanja
  podaktivnosti.




         Ulazni
                                     Finalna
       parametar
                                      akcija
Particije
• Particije (swimlines) mogu grupisati akcije prema:
   – Klasama, biznis jedinicama, učesnicima...
• Mogu biti multidimenzione (nije uvek moguće).

Management
                                   Evaluate   Revise
                                    Impact     Plan
                 [ priority = 1]

Support
          Register                                     Release
           Bug                                           Fix


Engineering
                                     Fix       Test
                                     Bug        Fix
Izuzeci
• Izuzeci predstavljaju greške ili neočekivane
  situacije




Region sa                                  Exception
prekidima                                   Handler

Contenu connexe

Plus de Zoran Jeremic

Consuming RESTful Web services in PHP
Consuming RESTful Web services in PHPConsuming RESTful Web services in PHP
Consuming RESTful Web services in PHPZoran Jeremic
 
Consuming RESTful services in PHP
Consuming RESTful services in PHPConsuming RESTful services in PHP
Consuming RESTful services in PHPZoran Jeremic
 
T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-a
 T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-a T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-a
T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-aZoran Jeremic
 
T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softvera
 T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softvera T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softvera
T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softveraZoran Jeremic
 
T 1 uvod u softversko inzenjerstvo
 T 1 uvod u softversko inzenjerstvo T 1 uvod u softversko inzenjerstvo
T 1 uvod u softversko inzenjerstvoZoran Jeremic
 
Synergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITS
Synergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITSSynergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITS
Synergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITSZoran Jeremic
 
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsA Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsZoran Jeremic
 
Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...
Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...
Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...Zoran Jeremic
 
Semantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
Semantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software PatternsSemantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
Semantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software PatternsZoran Jeremic
 
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsA Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsZoran Jeremic
 
Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
Project-based Collaborative Learning of Software PatternsProject-based Collaborative Learning of Software Patterns
Project-based Collaborative Learning of Software PatternsZoran Jeremic
 
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsA Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsZoran Jeremic
 

Plus de Zoran Jeremic (13)

Consuming RESTful Web services in PHP
Consuming RESTful Web services in PHPConsuming RESTful Web services in PHP
Consuming RESTful Web services in PHP
 
Consuming RESTful services in PHP
Consuming RESTful services in PHPConsuming RESTful services in PHP
Consuming RESTful services in PHP
 
T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-a
 T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-a T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-a
T 3 uvod u modelovanje koriscenjem uml-a
 
T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softvera
 T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softvera T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softvera
T 2 zivotni ciklus i metodologije razvoja softvera
 
T 1 uvod u softversko inzenjerstvo
 T 1 uvod u softversko inzenjerstvo T 1 uvod u softversko inzenjerstvo
T 1 uvod u softversko inzenjerstvo
 
PhD Dissertation
PhD DissertationPhD Dissertation
PhD Dissertation
 
Synergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITS
Synergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITSSynergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITS
Synergy of Performance-Based Model and Cognitive Trait Model in DP-ITS
 
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsA Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
 
Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...
Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...
Project-based Collaborative Learning Environment with Context-aware Education...
 
Semantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
Semantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software PatternsSemantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
Semantically-enabled Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
 
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsA Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
 
Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
Project-based Collaborative Learning of Software PatternsProject-based Collaborative Learning of Software Patterns
Project-based Collaborative Learning of Software Patterns
 
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software PatternsA Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
A Semantic-rich Framework for Learning Software Patterns
 

Dernier (6)

OIR11-L4.pptx
OIR11-L4.pptxOIR11-L4.pptx
OIR11-L4.pptx
 
OIR-V8.pptx
OIR-V8.pptxOIR-V8.pptx
OIR-V8.pptx
 
OIR11-L3.pptx
OIR11-L3.pptxOIR11-L3.pptx
OIR11-L3.pptx
 
OIR11-L1.pptx
OIR11-L1.pptxOIR11-L1.pptx
OIR11-L1.pptx
 
OIR11-L2.pptx
OIR11-L2.pptxOIR11-L2.pptx
OIR11-L2.pptx
 
OIR-V9.pptx
OIR-V9.pptxOIR-V9.pptx
OIR-V9.pptx
 

T 3.7 modelovanje ponasanja koriscenjem dijagrama aktivnosti

  • 1. Modelovanje ponašanja korišćenjem dijagrama aktivnosti Specifikacija i dizajn informacionih sistema dr Zoran Jeremić zoran.jeremic@gmail.com 1
  • 2. Sadržaj • Uvod • Osnove – Aktivnosti, tokeni, objekti, signali • Strukture – Dekompozicija
  • 3. Proces razvoja sistema Faza Aktivnost Izlaz Biznis Započinjanje Utvrđivanje poslovnih potreba dokumenta Intervjuisanje stejkholdera, istraživanje Organizovana Analiza sistemskog okruženja dokumentacija Analiza inženjerskih aspekata sistema, Logički model Specifikacija definisanje koncepata sistema sistema Definisanje arhitekture, komponenti, Formalna Dizajn tipova podataka, algoritama specifikacija Programiranje, testiranje jedinica, Proverljiv Implementacija integrisanje, dokumentovanje sistem Resultati Testiranje & Integrisanje svih komponenti, testiranja, Integracija verifikacija, validacija, instalacija, obuka funkcionalan sistem Popravljanje bagova, modifikacije, Održavanje adaptacija Verzije sistema
  • 4. Modelovanje ponašanja Sekvencijalni Dijagrami stanja Dijagrami aktivnosti dijagrami Checkout Order Add to cart Manager message: create In process Order Check supplied availability message: change [problem] [okay] status Inventory Notify Supply User Order
  • 5. Prednosti • Omogućava modelovanje složenog ponašanja – Koje se ne zasniva na interakcijama. – Ima paralelna ponašanja. • Primeri: – Poslovni tok(odobravanje zajma). – Ponašanje korisnika(login/logout). – Algoritmi.
  • 6. Sadržaj • Uvod • Osnove – Aktivnosti, tokeni, objekti, signali • Strukture – Dekompozicija
  • 8. Dijagram aktivnosti za korisnički servis Start Action Fork decision merge Join Final Node
  • 9. Tokeni • Konceptualni model dijagrama aktivnosti je zasnovan na tokenima.
  • 10. Tokeni Inicijalni čvor kreira jedan token Akcija zahteva token da bi se izvršila i proizvodi token kada se završi Svaki fork čvor generiše tokene prema broju putanja. Svaki join prikuplja dobijene tokene i proizvodi jedan token na izlazu
  • 11. Tokovi objekata • Objekti opisuju interfejs između akcija Objektni Receive Call Call Data Log Call tok Call data Pinovi Receive Call Log Call Call data Call data Initiate Call
  • 12. Pinovi • Pinovi deklarišu interfejs između dve akcije. Output Pin Input Pin Transformacija parametara
  • 13. Objekti sa stanjem • Objektni čvorovi omogućavaju modelovanje promene stanja Call Data Find Customer Call Data Receive Call [created] Type [classified]
  • 14. Data Store • Datastore je stereotip za objekat koji trajno skladišti objekte.
  • 15. Hvatanje signala Vremenski signal Događaj Tokovi kada je Tokovi kada se Šalje se vremenski iskaz tačan desi neki događaj kada događaj se uđe u tok
  • 16. Primer: Volvo Blind Spot Info System (BLIS) – mrtvi ugao
  • 17. BLIS Camera Behavior Safety Controller Behavior Side Object Check Objects Detected in Camera Is object [no] Detected? Detection data [yes] Alarm Deciding Side Object Detected Side? [left] [right] Left Alarm Right Alarm
  • 18. Sadržaj • Uvod • Osnove – Aktivnosti, tokeni, objekti, signali • Strukture – Dekompozicija
  • 19. Finalni čvorovi Aktivnost se prekida kada prvi Aktivnost se prekida kada svi token stigne tokeni u grafu stignu
  • 20. Dekompozicija • Akcija se može dekomponovati u podaktivnosti. • Pozvani graf aktivnosti može koristiti više stanja podaktivnosti. Ulazni Finalna parametar akcija
  • 21. Particije • Particije (swimlines) mogu grupisati akcije prema: – Klasama, biznis jedinicama, učesnicima... • Mogu biti multidimenzione (nije uvek moguće). Management Evaluate Revise Impact Plan [ priority = 1] Support Register Release Bug Fix Engineering Fix Test Bug Fix
  • 22. Izuzeci • Izuzeci predstavljaju greške ili neočekivane situacije Region sa Exception prekidima Handler