Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Araújo, Allysson Allex de Paula |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual do Ceará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=83615
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Resumo: |
<div style="">O Problema do Próximo Release consiste na seleção de quais requisitos serão implementados no próximo release do sistema. Para muitas abordagens que envolvem Search Based Software Engineering e o Problema do Próximo Release, ainda falta a habilidade de incluir eficientemente a opinião humana e suas peculiaridades no processo de busca. Assim, neste trabalho apresentase uma arquitetura para resolver o Problema do Próximo Release que permita incorporar as preferências humanas e que, através de um modelo de aprendizado, esteja apto a minimizar o problema da fadiga humana. Os resultados experimentais são aptos a demonstrar que a abordagem proposta é capaz de incorporar de forma bem-sucedida as preferências do usuário na solução final com uma baixa perda em termos objetivos. <span style="font-size: 10pt;">Palavras-chave: Problema do Próximo Release. Algoritmo Genético Interativo. Otimização Interativa. Aprendizado de Máquina. Engenharia de Software Baseada em Busca.</span></div> |
