Aproximación del frente pareto-óptimo de un problema NRP bi-objetivo mediante un algoritmo basado en enjambres de partículas

Abstract

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.
In this paper a novel method based on particle swarms for the Pareto-optimal approach of a bi-objective optimization problem, the Next Release problem (NRP), is presented. The problem is defined in its mono and bi-objective versions, presenting a representation with Integer Linear Programming. The method uses Fuzzy Sets theory to compose an abstract fitness function, which is specialized by different particles to perform the search in different places of the front. A proof of concept is carried out, applying the method to an instance of the bi-objective NRP problem and comparing it with another metaheuristic of the state of the art. Finally, it is concluded by highlighting the most important results.

Description

Keywords

Frente pareto-óptimo, Problema next release, Conjuntos difusos, Ingeniería de software basada en búsqueda, Enjambre de partículas, Programación lineal entera

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Anales SABTIC: 363-373 (2018)

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