通用可变性语言中特征模型的二元决策图

《Scientific Data》：Binary Decision Diagrams for Feature Models in the Universal Variability Language

　　

摘要

软件系统越来越以高度可配置的产品形式被开发出来。其可配置性通常通过特征模型来描述，这些模型用于说明系统特性的有效组合。随着特征模型的规模和复杂性不断增加，就需要借助自动推理技术来分析那些无法手动处理的配置空间。这类分析通常基于特征模型的逻辑编码，而符号表示则有助于实现高效的推理。尤其是二进制决策图（BDD），它能够在与BDD规模成多项式关系的时间内完成多种变异性分析操作，从而支持对大规模配置空间的高效推理。本文提供了一个由通用变异性语言表达的特征模型所衍生的BDD数据集。该数据集包含了从公开存储库和基准测试套件中收集的2,042个特征模型，以及它们的逻辑编码和编译后的符号表示。这些数据可被用于对推理算法进行基准测试，或评估替代BDD的符号编译技术，比如确定性可分解否定范式或命题决策图。所有数据及相关脚本均通过带有唯一标识符的公共存储库公开提供，以便于验证、复制和重复使用。