Fuzzy bi-objective particle swarm optimization for next release poblem

dc.creatorCasanova Pietroboni, Carlos Antonio
dc.creatorRottoli, Giovanni Daián
dc.creatorSchab, Esteban Alejandro
dc.creatorBracco, Luciano Joaquín
dc.creatorPereyra Rausch, Fernando Nahuel
dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.date2020-03-10T13:49:51Z
dc.date2020-03-10T13:49:51Z
dc.date2019-07-10
dc.date.accessioned2023-08-31T14:11:13Z
dc.date.available2023-08-31T14:11:13Z
dc.identifier31st International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (2019)
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12272/4397
dc.identifier10.18293/SEKE2019-082
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8546580
dc.descriptionIn search-based software engineering (SBSE), software engineers usually have to select one among many quasi-optimal solutions with different values for the objectives of interest for a particular problem domain. Because of this, a metaheuristic algorithm is needed to explore a larger extension of the Pareto optimal front to provide a bigger set of possible solutions. In this regard the Fuzzy Multi-Objective Particle Swarm Optimization (FMOPSO), a novel a posteriori algorithm, is proposed in this paper and compared with other state-of-the-art algorithms. The results show that FMOPSO is adequate for finding very detailed Pareto Fronts.
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: Bracco, Luciano Joaquin. 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: 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.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.formatapplication/pdf
dc.languageeng
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 ; Bracco, Luciano Joaquín ; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel ; De Battista, Anabella Cecilia
dc.rightsNo comercial con fines académicos.
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.subjectSoftware engineering
dc.subjectMulti-objective optimization
dc.subjectParticle swarm optimization
dc.subjectNext release problem
dc.subjectFuzzy logic
dc.titleFuzzy bi-objective particle swarm optimization for next release poblem
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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