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Formulación Robusta para el Problema de Selección de Requisitos

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.

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.