2020-03-092020-03-092019-05-02Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação [Online] 1(10) (2019)2446-7634http://hdl.handle.net/20.500.12272/4396En 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.In this paper a novel metaheuristic method for multi-objective optimization based on Particle Swarms and Fuzzy Logic is proposed: the Fuzzy Multi-Objective PSO (FMOPSO). An implementation for this method is presented to approach a classic Search Based Software Engineering Problem: the Next Release Problem (NRP). A proof of concept is carried out applying this algorithm to a bi-objective instance of the aforemetioned problem and comparing it with another state-of-the-art metaheuristic. Finally, the conclusion highlights the most relevant results.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Optimización multi-objetivoOptimización por enjambre de partículasProblema del próximo lanzamientoLógica difusaMultiobjective optimizationParticle swarm optimizationNext release problemFuzzy logicinfo:eu-repo/semantics/articleCasanova Pietroboni, Carlos Antonio ; Rottoli, Giovanni Daián ; Schab, Esteban Alejandro ; De Battista, Anabella Cecilia ; Tournoud, Adrián Alberto ; Bracco, Luciano Joaquín ; Pereyra Rausch, Fernando NahuelNo comercial con fines académicos.Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://doi.org/10.5281/zenodo.3336225