Uma arquitetura utilizando algoritmo genético interativo e aprendizado de máquina aplicado ao problema do próximo release

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
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual do Ceará
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizado de máquina
Ciência da computação
Otimização interativa
Software de Busca
Link de acesso: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=83615
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.&nbsp;<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>
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