<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Автоматичний рефакторинг програмного коду на основі генетичних алгоритмів та великих мовних моделей у високоефективних інформаційних системах

Ескіз

Файли

27972.pdf (220,52 KB)

Дата

2026

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

The paper considers a model of automated source-code refactoring in which a genetic algorithm generates hybrid sequences of catalog-based and LLM-generated refactoring transformations. The goal is multi-objective improvement of code quality and maintainability metrics in high-performance information systems, which is important for the development of modern digital technologies and management mechanisms.

Опис

Ключові слова

automated refactoring , genetic algorithms , large language models , code quality metrics , high-performance information systems , digital technologies

УДК

004.4

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.

ISSN

Бібліографічний опис

Кузнець І. І. Автоматичний рефакторинг програмного коду на основі генетичних алгоритмів та великих мовних моделей у високоефективних інформаційних системах // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/27972.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54271

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (8)

  1. Fowler M. Refactoring: Improving the Design of Existing Code. – 2nd ed. – Boston : Addison-Wesley, 2019. – 448 с.
  2. O’Keeffe M., Cinnide M. Search-based refactoring: An empirical study // Journal of Software Maintenance and Evolution: Research and Practice. – 2008. – Vol. 20, No. 5. – С. 345–364.
  3. O’Keeffe M., Cinnide M. Search-based refactoring for software maintenance // Journal of Systems and Software. – 2008. – Vol. 81, No. 4. – С. 502–516.
  4. Kebir S., Borne I., Meslati D. A genetic algorithm-based approach for automated refactoring of component-based software // Information and Software Technology. – 2017. – Vol. 88. – С. 17–36.
  5. Saheb Nasagh R., Shahidi M., Ashtiani M. A fuzzy genetic automatic refactoring approach to improve software maintainability and flexibility // Soft Computing. – 2021. – Vol. 25, No. 6. – С. 4295–4325.
  6. Liu B., Jiang Y., Zhang Y., Niu N., Li G., Liu H. Exploring the potential of general-purpose LLMs in automated software refactoring: An empirical study // Automated Software Engineering. – 2025. – Vol. 32. – Article 26.
  7. Shirafuji A., Oda Y., Suzuki J., Morishita M., Watanobe Y. Refactoring programs using large language models with few-shot examples // Proceedings of the 30th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2023). – 2023. – С. 151–160.
  8. Baqais A. A. B., Alshayeb M. Automatic software refactoring: A systematic literature review // Software Quality Journal. – 2020. – Vol. 28, No. 2. – С. 459–502.