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del Sagrado, José

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del Sagrado

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José

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Del Sagrado, José

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Department of Informatics, University of Almería, Spain
Department of Informatics, University of Almerí­a
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Departamento de Informática, Universidad of Almería
Universidad de Almería, España
Departamento de Informática, Universidad of Almería, Crtra. de la Playa s/n, 04120 Almería, Spain

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    Resolviendo un problema multi-objetivo de selección de requisitos mediante resolutores del problema SAT
    del Aguila, Isabel María; del Sagrado, José; Chicano, Francisco; Alba, Enrique. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    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.
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    Artículo
    Flujo de trabajo para la experimentación colaborativa en Ingeniería del Software guiada por búsqueda
    del Aguila, Isabel María; del Sagrado, José; Bosch, Alfonso J.. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    La Ingeniería del Software Guiada por Búsqueda persigue reformular problemas de Ingeniería del Software que a menudo comprenden objetivos en conflicto, como problemas de optimización. Así, las técnicas que se aplican en esta disciplina buscan una o un conjunto de soluciones casi-óptimas en un espacio de soluciones candidatas con la ayuda de una función de aptitud que les permita distinguir las mejores soluciones. La naturaleza estocástica de los algoritmos de optimización requiere de la repetición de las búsquedas para mitigar los efectos de la aleatoriedad. A la hora de comparar algoritmos, el investigador comparará los resultados con mejor calidad (mejores valores en la función de aptitud, en indicadores de calidad y rendimiento) devueltos en las búsquedas, lo que conlleva un trabajo adicional por parte del investigador. La sobrecarga que implica esta actividad puede aminorarse si la experimentación se enfoca de manera colaborativa. Este artículo propone un flujo de trabajo para la experimentación colaborativa basado en resultados e indicadores de calidad y rendimiento.
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    Artículo
    Aprendizaje automático y predicción de defectos en el software
    del Sagrado, José; del Aguila, Isabel María; Bosch, Alfonso J.. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    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.
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    Impacto de las métricas CK en la refactorización
    del Sagrado, José; del Aguila, Isabel María; Bosch, Alfonso J.; Chicano, Francisco. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    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.
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    Importancia de los interesados en el problema de la siguiente versión
    Sierra, Jose Antonio; del Aguila, Isabel María; del Sagrado, José. Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021), 2021-09-22.
    En la disciplina de la Ingeniería del Software Basada en Búsqueda el problema de la selección de los requisitos a desarrollar en la siguiente versión recoge en su formulación la necesidad de disponer de un peso asignado a cada cliente/interesado que fija su importancia en el proyecto. El cálculo de este peso o cuantificación de los interesados es un problema que debe abordarse antes del problema de búsqueda en s+AO0 mismo. Esta definición de los pesos es especialmente importante si se maneja un alto número de interesados, o cuando el mercado requiere tratar con detalle como se cubren las necesidades de todos los clientes. Este trabajo propone la utilización de algoritmos de agrupamiento, para identificar los interesados críticos en el proyecto y estudia, en el caso definido por el conjunto de datos para el proyecto Replacement Access, Library and ID Card (RALIC), si la distribución en grupos genera resultados similares a la utilización de los datos de cuantificación de los interesados. Finalmente, se estudia como influye la propuesta en los resultados obtenidos, en especial como los frentes de Pareto obtenidos suponen una alternativa válida para los distintos grupos de interesados.
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    Artículo
    Dos estrategias de búsqueda anytime basadas en programación lineal entera para resolver el problema de selección de requisitos
    Chicano, Francisco; Domínguez Ríos, Miguel Ángel; del Aguila, Isabel María; del Sagrado, José; Alba, Enrique. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    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. Trabajos recientes han abordado la formulación bi-objetivo de este problema usando técnicas exactas basadas en resolutores SAT y resolutores de programación lineal entera. Ambos se enfrentan a dificultades cuando las instancias tienen un gran tamaño, sin embargo la programación lineal entera (ILP) parece ser más efectiva que los resolutores SAT. En la práctica, no es necesario calcular todas las soluciones del frente de Pareto (que pueden llegar a ser muchas) y basta con obtener un buen número de soluciones eficientes bien distribuidas en el espacio objetivo. Las estrategias de búsqueda basadas en ILP que se han utilizado en el pasado para encontrar un frente bien distribuido en cualquier instante de tiempo solo buscan soluciones soportadas. En este trabajo proponemos dos estrategias basadas en ILP que son capaces de encontrar el frente completo con suficiente tiempo y que, además, tienen la propiedad de aportar un conjunto de soluciones bien distribuido en el frente objetivo en cualquier momento de la búsqueda.
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    Expansión cuantitativa del método MoSCoW para la priorización de requisitos
    del Sagrado, José; del Aguila, Isabel María. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    La priorización de los requisitos a ser incluidos en el producto ?nal es un complejo proceso de decisión multicriterio que suele implicar llegar al equilibrio entre el bene?cio para el negocio de cada requisito y el consumo de recursos. Existen distintos factores y dimensiones a considerar en la priorización de requisitos, muchos de ellos de carácter cualitativo. Sin embargo, algunos métodos también han utilizado las propiedades cuantitativas estimadas, siendo muchas de estas soluciones del ámbito de las técnicas de optimización. En este trabajo se propone y estudia la validez de un algoritmo de agrupamiento muy conocido, k-medias, junto con el método subjetivo más ampliamente utilizado, el método MoSCoW, para la priorización de requisitos. Los resultados experimentales, sobre dos casos de 20 y 100 requisitos respectivamente, muestran la validez de la propuesta en la identi?cación de los requisitos que dan mayor valor al sistema a construir y que aseguran el mayor bene?cio en el proyecto.
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    Artículo
    Análisis de las soluciones guiadas por búsqueda para el problema de selección de requisitos
    del Aguila, Isabel María; del Sagrado, José; Bosch, Alfonso J.. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    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.