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El autor Francisco Chicano ha publicado 5 artículo(s):

1 - Resolviendo un problema multi-objetivo de selección de requisitos mediante resolutores del problema SAT

El problema de selección de requisitos (o Next Release Problem, NRP) consiste en seleccionar el subconjunto de requisitos que se va a desarrollar en la siguiente versión de una aplicación software. Esta selección se debe hacer de tal forma que maximice la satisfacción de las partes interesadas a la vez que se minimiza el esfuerzo empleado en el desarrollo y se cumplen un conjunto de restricciones. Este es un problema de optimización combinatorio multi-objetivo para el que se han utilizado en el pasado técnicas heurísticas y metaheurísticas en su resolución, ya que es NP-difícil. En el presente trabajo proponemos la traducción de este problema a lógica proposicional y el uso de resolutores del problema SAT en una estrategia para encontrar el frente de Pareto de forma exacta.

Autores: Isabel María del Aguila / José del Sagrado / Francisco Chicano / Enrique Alba / 
Palabras Clave: next release problem - optimización multi-objetivo - resolutores SAT - Selección de requisitos

2 - On the use of developers context for automatic refactoring of software anti-patterns

Publication: Journal of Systems and Software Number: Available On-line Month and Year: May 2016 DOI: 10.1016/j.jss.2016.05.042 Quality indicators of the journal: ISI JCR IF=1.424 (Q1 in CS/SE, Q2 in CS/TM), 5-year IF=1.767, SNIP=2.415, SJR=0.897, CiteScore=2.93 Citations (according to Google Scholar): 4

Autores: Rodrigo Morales / Zéphyrin Soh / Foutse Khomh / Giuliano Antoniol / Francisco Chicano / 
Palabras Clave: Anti-patterns - Automatic refactoring - Interaction traces - Metaheuristics - Software maintenance - Task context

3 - Impacto de las métricas CK en la refactorización

Las métricas CK son las que alcanzan un mayor consenso, a nivel de diseño orientado a objetos, sobre la idenficación de la necesidad de una refactorización. Para estimar el impacto de estas métricas de calidad en la refactorización en este trabajo nos basamos en la reducción de la entropía. Para medir este impacto empleamos datos validados de refactorizaciones y métricas de código de varios proyectos open source. Las valoraciones obtenidas se combinan para ordenar las métricas y proponemos un método para medir su influencia incluso en aquellas situaciones en las que no todas las métricas puedan ser valoradas o cuando esta valoración no alcance unos tasas suficientemente representativas. Los resultados obtenidos con el enfoque aplicado están en la misma línea de trabajos previos de otros autores.

Autores: José Del Sagrado / Isabel María Del águila / Alfonso J. Bosch / Francisco Chicano / 
Palabras Clave: evolución del software - métricas de código - Refactorización

4 - Hacia un Algoritmo Exacto para Resolver el Problema de Agrupamiento de Módulos Software

El problema de agrupamiento de módulos software consiste en encontrar una partición del conjunto de módulos de un determinado software de tal forma que se maximice la cohesión entre módulos pertenecientes al mismo componente de la partición a la vez que se minimiza el acoplamiento entre módulos pertenecientes a distintos componentes. El objetivo es estructurar el software de una manera que mejore el desarrollo y la mantenibilidad del sistema. Este problema, conocido como emph{Software Module Clustering}, ha sido abordado en el pasado usando principalmente algoritmos heurísticos y metaheurísticas. En este trabajo describimos un algoritmo exacto basado en ramificación y poda.

Autores: Miguel Ángel Domínguez / Francisco Chicano / Enrique Alba / 
Palabras Clave: Agrupamiento de módulos software - Algoritmos exactos - Ramificación y poda - Search-Based Software Engineering

5 - CMSA para el problema de la generación de casos de prueba priorizados en líneas de productos software

En las líneas de producto software puede ser difícil o incluso imposible probar todos los productos de la familia debido al gran número de combinaciones de características que pueden existir. Esto conlleva la necesidad de buscar un subconjunto de productos de la familia que nos permita probar todas las posibles combinaciones. Los algoritmos del estado del arte basados en heurísticos junto con programación lineal entera (ILP) son lo bastante rápidos para instancias de tamaño pequeño o mediano. Sin embargo, existen algunas instancias del mundo real que son demasiado grandes para obtener una respuesta en un tiempo razonable, debido al crecimiento exponencial del espacio de búsqueda. Por otro lado, estos heurísticos no siempre conducen a las mejores soluciones. En este trabajo proponemos un nuevo enfoque basado en un algoritmo metaheurístico híbrido llamado Construct, Merge, Solve & Adapt (CMSA). Comparamos este enfoque con un algoritmo del estado del arte basado en ILP y en algoritmos híbridos. El análisis muestra que el algoritmo propuesto conduce a soluciones de mayor calidad.

Autores: José Antonio Ortega-Toro / Javier Ferrer / Francisco Chicano / 
Palabras Clave: Aleatorización - Híbridos exactos/heurísticos - Líneas de Productos Software - modelos de características - Optimización Combinatoria - Testeo por pares