Fuzzy bi-objective particle swarm optimization for next release poblem
- Autores
- Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; De Battista, Anabella Cecilia
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- 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.
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: 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.
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.
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. - Materia
-
Software engineering
Multi-objective optimization
Particle swarm optimization
Next release problem
Fuzzy logic - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- 2020-03-10T13:49:51Z
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- Institución
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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. |
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