UMA ABORDAGEM BASEADA EM OTIMIZAÇÃO ROBUSTA PARA O PROBLEMA DO PRÓXIMO RELEASE NA PRESENÇA DE INCERTEZAS
Autor(es):
PAIXÃO, MATHEUS HENRIQUE ESTEVES
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2014
Resumo:
O Problema do Próximo Release é uma importante tarefa no modelo de desenvolvimento de software iterativo e incremental, consistindo na seleção de um conjunto de requisitos para serem incluídos no próximo release do sistema. Atualmente, o ambiente de desenvolvimento de software é muito dinâmico e as incertezas relacionadas às variáveis de entrada desse problema devem ser levadas em consideração, principalmente quando abordagens baseadas em busca são utilizadas para resolução do problema. Sendo a otimização robusta uma linha de pesquisa que trata incertezas em problemas de otimização, esse trabalho apresenta uma formulação para o Problema do Próximo Release empregando técnicas da otimização robusta. Essa nova modelagem possibilita a geração de soluções robustas para o problema, ou seja, soluções que continuam válidas mesmo na presença de incertezas. Para medir e avaliar o “preço da robustez”, que é dado pela perda em qualidade da solução devido à robustez, um estudo empírico foi realizado, utilizando instâncias artificiais e reais do problema. Diferentes situações de planejamento do próximo release foram consideradas, incluindo diferentes números de requisitos, habilidades de estimativa e interdependências entre requisitos. Resultados da avaliação empírica mostram que a perda em qualidade da solução é relativamente pequena e que o comportamento do modelo proposto é estatisticamente o mesmo para todas as instâncias consideradas, o que evidencia a viabilidade da proposta. Palavras-Chave: Problema do Próximo Release. Otimização Robusta. Engenharia de Software Baseada em Busca.
Abstract:
The Next Release Problem is a significant task in the iterative and incremental software development model, involving the selection of a set of requirements to be included in the next software release. Given the dynamic environment in which modern software development occurs, the uncertainties related to the input variables of this problem should be taken into account, especially when search based approaches are used to tackle the problem. Since the robust optimization is a modelling technique that handles uncertainties in generic optimization problems, this work presents a formulation to the next release problem considering the robust optimization framework. Such new formulation enables the production of robust solutions, i.e., solutions that are feasible even in the presence of noisy data. In order to measure the “price of robustness”, which is the loss in solution quality due to robustness, a large empirical evaluation was executed over synthetical and real-world instances. Several next release planning situations were considered, including different number of requirements, estimating skills and interdependencies between requirements. All empirical results are consistent to show that the penalization with regard to solution quality is relatively small. In addition, the proposed model’s behavior is statistically the same for all considered instances, which qualifies it to be applied even in large-scale real-world software projects. Keywords: Next Release Problem. Robust Optimization. Search Based Software Engineering. .
Tipo do Trabalho:
Dissertação
Referência:
PAIXÃO, MATHEUS HENRIQUE ESTEVES. UMA ABORDAGEM BASEADA EM OTIMIZAÇÃO ROBUSTA PARA O PROBLEMA DO PRÓXIMO RELEASE NA PRESENÇA DE INCERTEZAS
. 2014. 85 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2014) - Universidade Estadual do Ceará, , 2014. Disponível em: Acesso em: 27 de abril de 2024
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