Autor:
Chicano, Francisco

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Fecha de nacimiento

ORCID

0000-0003-1259-2990

Proyectos de investigación

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Apellidos

Chicano

Nombre de pila

Francisco

Nombre

Nombres alternativos

Chicano García, José Francisco

Afiliaciones conocidas

ITIS Software, Universidad de Málaga, Spain
Universidad de Málaga, Spain
Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación, Universidad de Málaga, Spain
University of Málaga, Spain
University of Málaga
Universidad de Málaga, Andalucía Tech
Universidad de Málaga, España
Universidad de Málaga

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    Artículo
    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
    Estado y evolución de la comunidad SBSE en España: un análisis bibliométrico
    Ramírez, Aurora; Delgado-Pérez, Pedro; Ferrer, Javier; Romero, José Raúl; Medina-Bulo, Inmaculada; Chicano, Francisco. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    Dada la creciente complejidad de los sistemas software, disponer de métodos y técnicas eficientes para apoyar la realización de las diferentes actividades que se llevan a cabo en el ciclo de vida de un proyecto software ha despertado un gran interés. Así, el concepto de Ingeniería del Software basada en búsqueda (SBSE, search-based software engineering) ha permitido a ingenieros del software la aplicación de técnicas de optimización para automatizar tareas relativas a la gestión e implementación de un proyecto software. La comunidad científica en España no ha sido ajena a estos avances, contribuyendo desde la aparición de la disciplina en 2001. Este trabajo representa el primer estudio bibliométrico que resume y analiza el esfuerzo investigador realizado por la comunidad SBSE en España, así como su evolución en los últimos 18 años. Tras efectuar un riguroso proceso de búsqueda donde se han considerado más de 3700 artículos, se han identificado 232 publicaciones relevantes, donde participan hasta 145 autores de 19 instituciones diferentes. Entre los resultados más relevantes cabe destacar que casi la mitad de publicaciones se han llevado a cabo entre investigadores de distintas instituciones, la mayoría de ellas internacionales. No obstante, el nacimiento en 2015 del track sobre ingeniería del software guiada por búsqueda en las jornadas SISTEDES ha fomentado el contacto entre investigadores de instituciones españolas, mejorando el ratio de colaboraciones nacionales, así como la financiación dedicada a este campo en España.
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    Artículo
    CMSA para el problema de la generación de casos de prueba priorizados en líneas de productos software
    Ortega-Toro, José Antonio; Ferrer, Javier; Chicano, Francisco. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    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.
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    Artículo
    A Novel Formulation of the Software Cognitive Complexity Reduction Problem
    Saborido, Rubén; Ferrer, Javier; Chicano, Francisco. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Reducing the Cognitive Complexity of a piece of code to a given threshold is not trivial. Recently, we modeled Software Cognitive Complexity reduction as an optimization problem and we proposed an approach to assist developers on this task. This approach enumerates sequences of Extract Method refactoring operations until a stopping criteria is met. As result, it returns the minimal sequence of Extract Method refactoring operations found that is able to reduce the Cognitive Complexity of a method to the given threshold. However, enumeration algorithms fail to scale with the code size. The number of refactoring plans can grow exponentially with the number of lines of code. In this paper, instead of enumerating sequences of Extract Method refactoring operations, we model the Cognitive Complexity reduction as an Integer Linear Programming optimization problem. This makes it feasible to use solvers, like CPLEX, to efficiently find optimal solutions in large programs.
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    Artículo
    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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    Artículo
    Hacia un Algoritmo Exacto para Resolver el Problema de Agrupamiento de Módulos Software
    Domínguez Ríos, Miguel Ángel; Chicano, Francisco; Alba, Enrique. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    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.
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    Artículo
    Formulación Robusta para el Problema de Selección de Requisitos
    Chicano, Francisco; Domínguez Ríos, Miguel Ángel. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    El problema de selección de requisitos consiste en elegir un subconjunto de requisitos que serán desarrollados en la siguiente versión del producto software. Esta elección se debe hacer de tal forma que se maximice la satisfacción de los clientes y se minimice el coste de implementación, cumpliendo, además, con una serie de dependencias entre los requisitos. Tanto el coste de implementación de los requisitos como la satisfacción de los clientes están sujetos a incertidumbre y se pueden modelar mediante variables aleatorias. Como resultado, el coste total y el valor de una solución (subconjunto de requisitos) también son variables aleatorias. Un decisor normalmente prefiere soluciones robustas, es decir, con baja incertidumbre en sus valores objetivos. Esta preferencia se puede modelar minimizando la varianza de las variables aleatorias, a la vez que se optimizan sus valores promedios. En este trabajo presentamos una formulación robusta del problema de selección de requisitos con cuatro objetivos: los promedios del coste y satisfacción, y sus varianzas. Para resolver el modelo empleamos un resolutor de programación lineal entera que se aplica a una suma ponderada de los objetivos, obteniendo soluciones soportadas del frente de Pareto.
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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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    Artículo
    Estudio sobre la correlación de mutantes equivalentes: un enfoque evolutivo
    Delgado-Pérez, Pedro; Chicano, Francisco. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    La prueba de mutaciones es una conocida técnica para el análisis y mejora de un conjunto de pruebas. Este artículo aborda un problema inherente a esta técnica, la existencia de mutantes equivalentes, tratando de establecer si estos mutantes comparten ciertas características que los liguen. Para ello se emplea un algoritmo evolutivo de selección de mutantes (conocido como prueba de mutación evolutiva) para observar si en la práctica los mutantes equivalentes tienden a generar otros equivalentes. Además, también se evalúa qué ocurre si, penalizando a estos mutantes durante la ejecución del algoritmo, la búsqueda se enfoca hacia otros mutantes de mayor utilidad. Los resultados de los experimentos en este artículo revelan la existencia de una correlación entre mutantes equivalentes, la cual puede ser aprovechada en general para incrementar el rendimiento de la prueba de mutación evolutiva.
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    Artículo
    Aplicando programación lineal entera a la búsqueda de conjuntos de productos de prueba priorizados para líneas de productos software
    Ferrer, Javier; Chicano, Francisco; Lopez-Herrejón, Roberto Erick; Alba, Enrique. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Las líneas de productos software son familias de productos que están íntimamente relacionados entre sí, normalmente formados por combinaciones de un conjunto de características software. Generalmente no es factible testar todos los productos de la familia, ya que el número de productos es muy elevado debido a la explosión combinatoria de características. Por este motivo, se han propuesto criterios de cobertura que pretenden probar al menos todas las interacciones entre características sin necesidad de probar todos los productos, por ejemplo todos los pares de características (emph{pairwise coverage}). Además, es deseable testar primero los productos compuestos por un conjunto de características prioritarias. Este problema es conocido como emph{Prioritized Pairwise Test Data Generation}. En este trabajo proponemos una técnica basada en programación lineal entera para generar este conjunto de pruebas priorizado. Nuestro estudio revela que la propuesta basada en programación lineal entera consigue mejores resultados estadísticamente tanto en calidad como en tiempo de computación con respecto a las técnicas existentes para este problema.