Fuzzy bi-objective particle swarm optimization for next release poblem

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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.date.accessioned2020-03-10T13:49:51Z
dc.date.available2020-03-10T13:49:51Z
dc.date.issued2019-07-10
dc.description.abstractIn 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.citation31st International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (2019)es_ES
dc.identifier.doi10.18293/SEKE2019-082
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/4397
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.holderCasanova Pietroboni, Carlos Antonio ; Rottoli, Giovanni Daián ; Schab, Esteban Alejandro ; Bracco, Luciano Joaquín ; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel ; De Battista, Anabella Ceciliaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subjectSoftware engineeringes_ES
dc.subjectMulti-objective optimizationes_ES
dc.subjectParticle swarm optimizationes_ES
dc.subjectNext release problemes_ES
dc.subjectFuzzy logices_ES
dc.titleFuzzy bi-objective particle swarm optimization for next release poblemes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES

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