Planejamento de release baseado em otimização interativa através da fomalização das preferências do tomador de decisão

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Basílio Neto, Altino Dantas
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual do Ceará
• Palavras-chave em Português: Algoritmo; Ciência da computação; Engenharia de software
• Link de acesso: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=87647

A Engenharia de Software (ES) enfrenta desafios relacionados aos métodos e processos que envolvem a construção do seu produto alvo, o software. Por sua vez, a Engenharia de Software Baseada em Busca, do inglês, Search-based Software Engineering (SBSE) é um campo de pesquisa voltado à resolução de problemas complexos da ES, através da aplicação de técnicas de Otimização Matemática. Nesse escopo, destaca-se o Planejamento de Releases (PR), que é uma tarefa complexa e envolve diversos aspectos relacionados à decisão de quais requisitos devem ser implementados em cada versão de um software construído de forma iterativa e incremental. Muitos algoritmos de otimização têm sido aplicados ao PR, todavia, na maioria deles a expertise do Tomador de Decisão não é efetivamente considerada para a geração de soluções, o que pode demonstrar-se como inadequado no tocante a aceitação dos resultados. Em razão disso, o presente trabalho propõe uma abordagem para resolução do PR, através da aplicação de Otimização Interativa apoiada por uma base de preferências dinamicamente modificada pelo Tomador de Decisão, de modo que as soluções encontradas contemplem tanto os aspectos próprios do PR quanto as convicções do referido profissional. Para isso, foi estabelecido um modelo para definição de tipos de preferências, a partir do qual formalizou-se 8 tipos de preferências relativas à opinião do Tomador de Decisão em relação à distribuição dos requisitos em releases. Dessa forma, elaborou-se uma formulação interativa para o referido problema e adaptou-se um Algoritmo Genético para geração das soluções. Considerando instâncias reais e artificiais, a abordagem foi avaliada tanto por simulação das interações humanas quanto por profissionais com experiência em desenvolvimento de software. Demonstrou-se, empiricamente, que a proposta consegue priorizar a satisfação das preferências mais importantes, e, em alguns casos satisfaz todas as preferências, perdendo não mais do que 11% na otimização dos aspectos próprios do PR. Ademais, a abordagem proposta é capaz de aumentar a satisfação do Tomador de Decisão, em média, de 44% para 82% quando comparada a uma abordagem não interativa.&nbsp;<div>Palavras-chave: Planejamento de Release. Algoritmo Genético. Modelagem de Preferências. Engenharia de Software Baseada em Busca</div>