Optimización multiobjetivo difusa mediante enjambre de partículas aplicada al problema del próximo lanzamiento

Autores
Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella Cecilia; Tournoud, Adrián Alberto; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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.
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.
Fil: 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.
Fil: 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.
Fil: 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.
Fil: 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.
Fil: Tournoud, Adrián Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
Fil: Bracco, Luciano Joaquín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
Fil: 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.
Peer Reviewed
Materia
Optimización multi-objetivo
Optimización por enjambre de partículas
Problema del próximo lanzamiento
Lógica difusa
Multiobjective optimization
Particle swarm optimization
Next release problem
Fuzzy logic
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2020-03-09T15:37:54Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
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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.
Fil: 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.
Fil: 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.
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