Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2014 |
Autor(a) principal: |
Paixão, Matheus Henrique Esteves |
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=84496
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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. <div>Palavras-Chave: Problema do Próximo Release. Otimização Robusta. Engenharia de Software Baseada em Busca.</div> |