Uma abordagem para o problema do escalonamento dinâmico em projeto de software

dc.contributorSilva, Leila Maciel de Almeida
dc.creatorAndrade Neto, José Joaquim de
dc.date2018-05-21T14:04:04Z
dc.date2018-05-21T14:04:04Z
dc.date2018-04-25
dc.date.accessioned2023-09-28T22:40:55Z
dc.date.available2023-09-28T22:40:55Z
dc.identifierANDRADE NETO, José Joaquim de. Uma abordagem para o problema do escalonamento dinâmico em projeto de software. São Cristóvão, SE, 2018. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Departamento de Computação, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia , Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2018
dc.identifierhttp://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/8222
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9075250
dc.descriptionThe Software Project Scheduling Problem consists of allocating employees to tasks during a software development. A good schedule allows the project not only to reduce costs and its makespan, but to minimize the impacts that the project could suffer when exposed to dynamic events of the real world, such as the exit of an employee or even the emergence of new requisits. This is a combinatorial problem, and and as it is a complex task to find good solutions, search techniques may be applied to solve the problem. This work investigates the adequation of the application of the meta-heuristic Nondominated Sorting Chemical Reaction Optimization to the Dynamic Software Project Scheduling Problem. An adaptation to the problem was proposed and validated through experiments. The results were compared with the ones of the metaheuristis Nondominated Sorting Genetic Algorithm II. The analysis showed that the Nondominated Sorting Chemical Reaction Optimization produced better outputs than the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II in projects with few employees and tasks, despite its efficiency decreased and became worse as the project increased.
dc.descriptionO Problema do Escalonamento em um Projeto de Software consiste na alocação de funcionários em tarefas durante o desenvolvimento de um software. Um bom escalonamento permite não somente a redução de custos e tempo de desenvolvimento, como também a minimização dos impactos que o projeto sofre quando exposto a eventos dinâmicos do mundo real como, por exemplo, a saída de um funcionário ou a chegada de novos requisitos. Este é um problema de otimização e, por ser complexo no que se refere à determinação de soluções exatas, técnicas de busca podem ser aplicadas para encontrar boas soluções. Este trabalho investiga a adequação da aplicação da meta-heurística Nondominated Sorting Chemical Reaction Optimization para o problema do Escalonamento Dinâmico em Projeto de Software. Uma adaptação para o problema foi proposta e validada através de experimentos a partir de comparações com as saídas geradas pela meta-heurística Nondominated Sorting Genetic Algorithm II. Os resultados sugerem que as duas produziram soluções que diferem estaticamente. A análise das soluções mostra que a Nondominated Sorting Chemical Reaction Optimization gerou saídas melhores que a Nondominated Sorting Genetic Algorithm II em projetos que tinham poucos funcionários e tarefas, apesar de sua eficiência cair e tornar-se pior à medida que o projeto ficava maior.
dc.descriptionSão Cristóvão, SE
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherDCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencial
dc.publisherUniversidade Federal de Sergipe
dc.subjectCiência da computação
dc.subjectSoftware
dc.subjectMeta-heuristics
dc.subjectDynamic schedule
dc.subjectSearch-based
dc.subjectSoftware project
dc.subjectCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
dc.titleUma abordagem para o problema do escalonamento dinâmico em projeto de software
dc.typeMonografia


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