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El autor Alfonso Bosch ha publicado 3 artículo(s):

1 - Análisis de las soluciones guiadas por búsqueda para el problema de selección de requisitos

La Ingeniería del Software guiada por búsqueda propone la utilización de algoritmos de optimización en los problemas de Ingeniería del Software. Este área de investigación ha sido muy prolífica durante los últimos a˜nos, formulando y dando soluciones a problemas de optimización multiobjetivo, como el de la selección de requisitos. Pero cuando los desarrolladores de software tienen que tomar la última decisión acerca de cuál es el conjunto de requisitos a implementar, de entre las soluciones ofrecidas por los métodos multiobjetivo, necesitan revisar y analizar una gran cantidad de datos. Para ayudar en este proceso de toma de decisiones, este trabajo propone un conjunto de indicadores de calidad que facilitan el análisis del problema a nivel de requisitos, soluciones y clientes. El proceso de análisis utilizado combina estos indicadores de calidad con resúmenes estadísticos y visualización de datos. El caso de estudio abordado muestra la forma en la que el proceso de análisis ayuda en la definición de criterios de selección de soluciones, apoyándose en el estudio y visualización de los indicadores de calidad propuestos.

Autores: Isabel María del Aguila / José del Sagrado / Alfonso Bosch / 
Palabras Clave: Ingeniería del Software guiada por búsqueda - óptimos de Pareto - problema de selección de requisitos - procesos de toma de decisiones

3 - Aprendizaje automático y predicción de defectos en el software

La predicción de defectos de software es el proceso de desarrollo de modelos que pueden ser utilizados por los profesionales de software para detectar artefactos defectuosos. Existen numerosas técnicas de aprendizaje automático que se han propuesto e implementado como solución a este problema, pero en muchos casos los resultados son contradictorios y no se ha consensuado el conjunto de métricas que serán las variables de base en la predicción. En este trabajo se abordan dos tareas importantes en la aplicación de algoritmos de aprendizaje al problema de predicción de defenctos. Por una parte crear un método unificado para tratar este problema que sea generalizable a nuevos conjuntos de datos y/o que pueda incorporar nuevos algoritmos, así se podrán comparar los resultados de las distintas técnicas hayan sido probadas o no. Por otra parte, profundizamos en la selección de métricas relevantes en problema de la predicción de defectos software y proponemos un método de consenso en base a las relaciones identificadas en los datos. El método de comparación de técnicas y la selección de métricas se han probado experimentalmente sobre 5 conjuntos de datos. Los resultados obtenidos indican que las métricas relevantes en la predicción de defectos son una combinación de métricas de acoplamiento y tamaño.

Autores: José Del Sagrado / Isabel María Del Águila / Alfonso Bosch / 
Palabras Clave: Análisis de Datos - Aprendizaje automático - Predicción de defectos del software