Search-based algorithms have been successfully employed in Product Line Architecture (PLA) design in the seminal approach named Multi-Objective Approach for Product-Line Architecture Design (MOA4PLA). This approach generates a set of alternative PLA designs, which optimize different architectural properties. In addition to these properties, the alternative PLA designs should have as few architectural smells as possible. Architectural smells can negatively impact PLA variability, PLA extensibility, SPL maintainability, and other non-functional attributes. However, one of the main findings of a previous study is that the tool that automates the application of MOA4PLA adversely introduces architectural smells in the automatically generated solutions. In this work, we present OPLA-Tool-ASP, which is a tool that implements guidelines to detect and prevent the architectural smells Unused Interface, Unused Brick, Concern Overload, and Link Overload in the context of MOA4PLA. An empirical study was carried out to assess the effectiveness of OPLA-Tool-ASP in preventing the aforementioned smells in the resulting PLA designs. The obtained results pointed out that the proposed tool is effective in both preventing the smells and improving the architectural properties selected for optimization.

A matemática é aplicada em vários campos do conhecimento humano, ou seja, conceitos e procedimentos matemáticos são usados ​​para resolver problemas nas mais diversas áreas do conhecimento. Por exemplo, a compreensão de funções de crescimento é um pré-requisito necessário para aprender muitos conceitos em estudos epidemiológicos. Com o advento do novo coronavírus, um grande número de dados é gerado sobre a quantidade de pessoas contaminadas e mortas. A análise funcional desses dados é necessária para se entender o comportamento do quadro pandêmico da COVID-19. Sendo assim, e dentro desse contexto, o objetivo deste artigo foi mostrar como as funções matemáticas de crescimento podem ser utilizadas para a análise de dados científicos a partir dos conteúdos do Ensino Médio, com foco no número de casos de pessoas contaminadas com a COVID-19 no Brasil. Para tanto, utilizou-se de uma pesquisa quantitativa exploratória de dados importados da Plataforma Integrada de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde do Brasil, especificamente, no Painel Coronavírus dos casos da doença em 2019 atualizados até julho de 2021 e realizando o ajuste dos dados usando as funções exponencial, potência e polinomial, conteúdos trabalhados na disciplina de Matemática no Ensino Médio. Utilizou-se também o aplicativo Construct que demonstrou a relevância do isolamento e do distanciamento social no combate ao COVID-19. Os resultados mostraram que as funções potência, exponencial e polinomial podem ser utilizadas para estudar o número de casos de pessoas contaminadas com o COVID-19. Por outro lado, a função polinomial apresentou melhor ajuste aos dados do que as funções potência e exponencial. O uso do aplicativo Construct mostrou que jogos digitais é uma excelente ferramenta para se estudar fenômenos epidemiológicos no ensino médio.