Autor:
Bosch, Alfonso J.

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Bosch

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Alfonso J.

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Bosch, Alfonso

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

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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.
  • 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.
  • 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.
  • Artículo
    Impacto de las métricas CK en la refactorización
    del Sagrado, José; del Aguila, Isabel María; Bosch, Alfonso J.; Chicano García, José 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.