FRCU - GIICIS: Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software - Comunicaciones a congresos

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Author: search.filters.author.Bracco, Luciano JoaquínEnd date: 2019

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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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    Fuzzy bi-objective particle swarm optimization for next release poblem
    (2019-07-10) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; De Battista, Anabella Cecilia
    In 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.