Abordagens interativas usando algoritmo de otimização por colônia de formiga para o problema do próximo release
Autor(es):
Ferreira, Thiago do Nascimento
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2015
Resumo:
Escolher quais são os requisitos que serão selecionados para o próximo release é um tarefa
complexa devido ao orçamento limitado disponível e ao envolvimento de vários fatores que
muitas vezes são conflitantes entre si. Dentro deste contexto, surge a área de Engenharia de
Software Baseada em Busca (Search Based Software Engineering - SBSE) com o objetivo
de aplicar métodos automáticos de busca na resolução de problemas complexos da área de
Engenharia de Software. Entretanto, muitas das abordagens utilizadas em SBSE não consideram,
durante o processo de busca, os aspectos subjetivos humanos devido à dificuldade de modelar de
forma objetiva (ou matematicamente) as preferências do usuário. Esta limitação pode ocasionar
uma certa insegurança por parte dos engenheiros de software e gerentes de projeto na hora de
aceitar as soluções geradas por estes métodos, tendo em vista que o seu conhecimento teórico e de
domínio não foi devidamente incorporado na solução final. Sabendo disso, este trabalho estudou
possíveis formas de incorporar a subjetividade humana dentro do algoritmo de Otimização por
Colônia de Formiga (Ant Colony Optimization - ACO), propondo características de interação
que algoritmos dessa natureza devem possuir. Além do mais, esse trabalho propõe algumas
abordagens interativas dando a possibilidade do usuário final escolher aquela abordagem que
mais se adapta a sua realidade. Por fim, dentre as abordagens interativas propostas, uma foi
selecionada e avaliada através de um estudo empírico realizado em duas instâncias baseadas
em softwares reais e uma artificial com a participação de seres humanos e simuladores. Os
resultados desses experimentos mostram que a perda de score da solução gerada pela abordagem
interativa usando ACO é relativamente pequena quando comparada com a alta quantidade de
preferências do usuário que foram atendidas pelo algoritmo. Além disso, os resultados apontam
que a escolha do ACO como algoritmo interativo gerou baixa quantidade de interações com o
usuário principalmente devido a sua capacidade de gerar boas soluções com poucas iterações.
Palavras-chave: Problema do Próximo Release. Otimização Interativa. Otimização por Colônia
de Formiga.
Abstract:
Choosing which requirements will be selected for the next software release is a complex task due
to limited budget and the presence of several factors, which are often conflicting with one another.
In this context, the Search Based Software Engineering (SBSE) field arises, aiming at applying
automatic search methods to solve complex Software Engineering problems. However, most
of the approaches applied in SBSE do not consider human subjective aspects during the search
process, due to the difficulty in objectively (or mathematically) modeling the user’s preferences.
This limitation may cause some unwillingness on software engineers and project managers
to accept the solutions generated by these methods, given that their theoretical and domain
knowledge were not properly incorporated in the final solution. With that in mind, this work
studied possible ways of incorporating human subjectivity within the Ant Colony Optimization
algorithm (ACO), proposing interaction features which algorithms of this nature must poses.
Moreover, this work proposes some interactive approaches giving the possibility of the end user
to choose the approach that best suits his/her context. Finally, among the proposed interactive
approaches, one was selected and evaluated through an empirical study over two based on real
software and one artificial instances with the participation of human subjects and simulators. The
results of these experiments show that the score lost of the solutions generated by the ACO-based
interactive approach is relatively small compared with the high amount of user preferences that
were satisfied by the algorithm. In addition, results indicate that the choice of ACO as interactive
algorithm generated a low amount of user interactions mainly due to its ability to generate good
solutions with few iterations.
Keywords: Next Release Problem. Interactive Optimization. Ant Colony Optimization
Tipo do Trabalho:
Dissertação
Referência:
Ferreira, Thiago do Nascimento. Abordagens interativas usando algoritmo de otimização por colônia de formiga para o problema do próximo release. 2015. 101 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2015) - Universidade Estadual do Ceará, , 2015. Disponível em: Acesso em: 21 de maio de 2024
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