Banca de DEFESA: RODRIGO OCTÁVIO MELO DO AMARAL
08/08/2018 08:59
Os processos da Engenharia de Software geralmente envolvem problemas com requisitos e restrições conflitantes. Para a solução desses problemas, recentemente surgiu o conceito deSearch Based Software Engineering (SBSE). A SBSE consiste basicamente no uso de algoritmos de busca e otimização para encontrar soluções de forma automática e equilibrar o compromissoentre os objetivos dos problemas comuns a suas várias ramificações. Uma das áreas da SBSE ocupa-se do gerenciamento de projetos de software, sendo que um de seus principais desafiosé o problema de escalonamento de projetos de software (SPSP, do inglês Software Project Scheduling Problem). Soluções para este problema buscam montar um cronograma de projeto de modo que a alocação dos empregados às tarefas disponíveis minimize tanto a duração total do projeto quanto seu custo final, caracterizando o SPSP como um problema de otimização multiobjetivo. No entanto, o ambiente de projetos de software está sujeito a muitas incertezas, o que faz com que o espaço de soluções possíveis se transforme ao longo do tempo. Essa natureza dinâmica traz a necessidade de que os cronogramas sejam também estáveis e robustos frente a mudanças, introduzindo novos objetivos a serem conciliados. Assim, nessa nova abordagem o SPSP é modelado como um problema de otimização dinâmica com muitos objetivos (quandohá mais de três funções objetivo). Este trabalho tem como objetivo investigar a aplicação de algoritmos de otimização multiobjetivo ao problema de escalonamento dinâmico de projetos desoftware (DSPSP). Para isso, foi utilizada a meta-heurística de otimização por múltiplos enxames de partículas, abordagem ainda pouco explorada para aplicação ao DSPSP. O algoritmo propostoexplora características do problema, buscando conciliar tanto o aspecto de otimização dinâmica, por meio do uso de múltiplas populações, quanto o de ser um problema com muitos objetivos,por meio dos métodos de arquivamento. Além da utilização de múltiplos enxames, o trabalho explora também o uso de mais dois algoritmos multiobjetivo já aplicados a outros problemasna área de SBSE, porém ainda não aplicados ao problema de SPSP dinâmico. Em conjunto com a otimização por múltiplos enxames, são exploradas ainda algumas estratégias heurísticasdinâmicas para a inicialização das populações, de forma a aproveitar características das melhores soluções já encontradas. Essas estratégias também são aplicadas aos demais algoritmos avaliados,a fim de verificar como elas influenciam o desempenho. A validação do algoritmo é feita por meio de um conjunto de experimentos que comparam o algoritmo proposto com dois algoritmos consagrados da literatura (NSGA-II e SMPSO).
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