Optimización multiobjetivo difusa mediante enjambre de partículas aplicada al problema del próximo lanzamiento

Fuzzy multiobjective particle swarm optimization applied to the next release problem

dc.creatorCasanova Pietroboni, Carlos Antonio
dc.creatorRottoli, Giovanni Daián
dc.creatorSchab, Esteban Alejandro
dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.creatorTournoud, Adrián Alberto
dc.creatorBracco, Luciano Joaquín
dc.creatorPereyra Rausch, Fernando Nahuel
dc.date2020-03-09T15:37:54Z
dc.date2020-03-09T15:37:54Z
dc.date2019-05-02
dc.date.accessioned2023-08-31T14:11:13Z
dc.date.available2023-08-31T14:11:13Z
dc.identifierRevista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação [Online] 1(10) (2019)
dc.identifier2446-7634
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12272/4396
dc.identifierhttp://doi.org/10.5281/zenodo.3336225
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8546579
dc.descriptionEn este trabajo se presenta un método novedoso basado en Enjambres de Partículas y Lógica Difusa para optimización multiobjetivo: el FMOPSO (Fuzzy Multi-Objective Particle Swarm Optimization). Este método se presenta en el contexto de la resolución de un problema clásico de la Ingeniería de Software Basada en Búsqueda: el Problema del Próximo Lanzamiento (Next Release Problem). Se realiza una prueba de concepto aplicando este algoritmo a una instancia bi-objetivo del problema mencionado anteriormente, y se lo compara con otra metaheurística del estado del arte. Finalmente, se concluye resaltando los resultados más importantes.
dc.descriptionIn this paper a novel metaheuristic method for multi-objective optimization based on Particle Swarms and Fuzzy Logic is proposed: the Fuzzy Multi-Objective PSO (FMOPSO). An implementation for this method is presented to approach a classic Search Based Software Engineering Problem: the Next Release Problem (NRP). A proof of concept is carried out applying this algorithm to a bi-objective instance of the aforemetioned problem and comparing it with another state-of-the-art metaheuristic. Finally, the conclusion highlights the most relevant results.
dc.descriptionFil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
dc.descriptionFil: Rottoli, Giovanni Daián. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
dc.descriptionFil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
dc.descriptionFil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
dc.descriptionFil: Tournoud, Adrián Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
dc.descriptionFil: Bracco, Luciano Joaquín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
dc.descriptionFil: Pereyra Rausch, Fernando Nahuel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
dc.descriptionPeer Reviewed
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsCasanova Pietroboni, Carlos Antonio ; Rottoli, Giovanni Daián ; Schab, Esteban Alejandro ; De Battista, Anabella Cecilia ; Tournoud, Adrián Alberto ; Bracco, Luciano Joaquín ; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel
dc.rightsNo comercial con fines académicos.
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.subjectOptimización multi-objetivo
dc.subjectOptimización por enjambre de partículas
dc.subjectProblema del próximo lanzamiento
dc.subjectLógica difusa
dc.subjectMultiobjective optimization
dc.subjectParticle swarm optimization
dc.subjectNext release problem
dc.subjectFuzzy logic
dc.titleOptimización multiobjetivo difusa mediante enjambre de partículas aplicada al problema del próximo lanzamiento
dc.titleFuzzy multiobjective particle swarm optimization applied to the next release problem
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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