Browsing by Author "Tournoud, Adrián Alberto"

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    Aproximación del frente pareto-óptimo de un problema NRP bi-objetivo mediante un algoritmo basado en enjambres de partículas
    (2018-10-26) Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella Cecilia; Tournoud, Adrián Alberto; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio
    En este trabajo se presenta un método novedoso basado en Enjambres de Partículas para la aproximación del frente Pareto-óptimo de un problema de optimización bi-objetivo, el problema del Next Release (NRP). Se define el problema en sus versiones mono y bi-objetivo, presentando una representación con Programación Lineal Entera. El método utiliza la teoría de Conjuntos Difusos para componer una función abstracta de aptitud, la cual es especializada por distintas partículas para realizar la búsqueda en distintos lugares del frente. Se realiza una prueba de concepto, aplicando el método a una instancia del problema y se compara con otra metaheurística del estado del arte. Finalmente, se concluye resaltando los resultados más importantes.
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    Enfoques de optimización multi-objetivo basados en preferencias en la ingeniería de software
    (2018-07-03) Arrúa, Martín Nahuel; Bracco, Luciano Joaquín; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; Tournoud, Adrián Alberto; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella Cecilia
    La Ingeniería de Software Basada en Búsqueda (ISBB) estudia la aplicación de técnicas de optimización metaheurística a problemas de la Ingeniería de Software (IS). Una vez que una tarea de la IS se enmarca en un problema de búsqueda existen multitud de algoritmos que pueden aplicarse para resolver ese problema. La mayoría del trabajo existente trata a los problemas de la IS desde un punto de vista mono-objetivo. Sin embargo, muchos de estos problemas poseen múltiples objetivos en conflicto que deben ser optimizados. El número de objetivos a considerar es, en general, alto (esto es, más de tres objetivos). Si bien la comunidad científica ha propuesto varios enfoques de solución para atacar la optimización multi-objetivo, muchos de estos enfoques nos se han aplicado aún en la ISBB. Uno de estos enfoques es el llamado “basado en preferencias”, el cual permite incorporar las preferencias entre los objetivos del tomador de decisiones, restringiendo el frente Paretoóptimo a una zona de interés específica, facilitando de esta manera la tarea de tomar una decisión.
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    Optimización multiobjetivo basada en preferencias para problemas de la ingeniería de software
    (Universidad Nacional de San Juan, 2019-04-25) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Arrúa, Martín Nahuel; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; Tournoud, Adrián Alberto; De Battista, Anabella Cecilia
    La Ingeniería de Software Basada en Búsqueda (ISBB) se sustenta en la aplicación de técnicas de optimización heurística para resolver problemas de la Ingeniería de Software (IS). Las tarea de la IS se enmarcan en un problema de búsqueda, con lo cual es posible utilizar multitud de algoritmos para resolverlos. En su mayoría, los trabajos existentes tratan a los problemas de la IS desde un punto de vista mono-objetivo. Sin embargo, muchos de estos problemas poseen múltiples objetivos en conflicto que deben ser optimizados de forma simultánea. Si bien la comunidad científica ha propuesto varios enfoques de solución para atacar la optimización multi-objetivo, muchos de estos enfoques no se han aplicado aún en la ISBB. Uno de estos enfoques es el llamado “basado en preferencias”, el cual permite capturar e incorporar las preferencias entre los objetivos del tomador de decisiones, de manera de poder restringir el frente Pareto-óptimo a una zona de interés específica, con el objetivo de facilitar la tarea de tomar una decisión.
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    Optimización multiobjetivo difusa mediante enjambre de partículas aplicada al problema del próximo lanzamiento
    (2019-05-02) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella Cecilia; Tournoud, Adrián Alberto; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel
    En 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.