Autor:
Domínguez Ríos, Miguel Ángel

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Domínguez Ríos

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Miguel Ángel

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Domínguez, Miguel Ángel

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  • Artículo
    Dos estrategias de búsqueda anytime basadas en programación lineal entera para resolver el problema de selección de requisitos
    Chicano García, José 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.
  • Artículo
    Hacia un Algoritmo Exacto para Resolver el Problema de Agrupamiento de Módulos Software
    Domínguez Ríos, Miguel Ángel; Chicano García, José 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.
  • Artículo
    Formulación Robusta para el Problema de Selección de Requisitos
    Chicano García, José 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.