Aplicação da meta-heurística algoritmo genético na solução do Problema da Próxima Versão com modelagem, implementação e análise comparativa

Autores

  • Thiago D. de C. Q. Gama
  • Celso G. C. Junior
  • Gilmar T. Junior
  • Ana Clara A. G. da Silva
  • Ricardo Manuel G. Martins

DOI:

https://doi.org/10.56762/tecnia.v10i2.1700

Palavras-chave:

Algoritmo genético, Problema da próxima versão, Gerenciamento de requisitos, Metaheurísticas, Engenharia de software baseada em busca

Resumo

Este estudo apresenta uma investigação sobre a aplicação da meta-heurística algoritmo genético para resolver o complexo Problema da Próxima Versão na engenharia de software. O algoritmo genético foi adaptado para tratar dessa questão, demonstrando sua eficácia em comparação com outras configurações, por meio de experimentos em conjuntos de dados reais. Os resultados indicam que essa abordagem gera soluções eficientes e balanceadas para os objetivos do projeto, oferecendo insights valiosos para a gestão de requisitos em projetos de desenvolvimento de software.

Referências

DEPARTAMENTO ESTADUAL DE TRÂNSITO DE GOIÁS. Termo de referência – Anexo I. Goiânia: Detran-GO, 2020. Disponível em: https://goias.gov.br/detran/wp-content/uploads/sites/8/2023/07/20201123-ANEXO-I-TERMO-DE-REFERENCIA.pdf. Acesso em: 30 abr. 2025.

ELVASSORE, Valentin. Experimenting with generic algorithms to resolve the next release problem. 2016. Dissertação (Mestrado em Inovação e Pesquisa em Informática - MIRI) — Institut Superieur d’Informatique, de Modelisation et de leurs Applications, Universitat Politècnica de Catalunya, Catalunya, 2016. Disponível em: https://upcommons.upc.edu/entities/publication/e2c6aabe-c3f3-4bef-b8fa-21d3bd45870f. Acesso em: 30 abr. 2025.

GORSCHEK, T.; WOHLIN, C.; ÖSTBERG, O. A staged model for systematic review. Empirical Software Engineering, [s. l.], v. 11, n. 4, p. 543-562, 2006.

HARMAN, Mark; MANSOURI, Sahar A.; ZHANG, Yuanyuan. Search-based software engineering: Trends, techniques and applications. ACM Computing Surveys, [s. l.], v. 45, n. 1, p. 1-61, 2012. DOI: https://doi.org/10.1145/2379776.2379787. Acesso em: 30 abr. 2025.

NIU, N.; HUANG, C.; JIN, H. An evolutionary algorithm for feature selection based on mutual information. Information Sciences, [s. l.], v. 178, n. 14, p. 2799-2813, 2008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.02.031. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025515001310. Acesso em: 30 abr. 2025.

PROJETO SUPERSEDE. GitHub, [s. l.], c2025. Disponível em: https://github.com/supersede-project. Acesso em: 10 jun. 2024.

SARRAB, M.; AL SHIBLI, I. Optimization techniques for software release planning: A systematic literature review. Journal of Software: Evolution and Process, [s. l.], v. 31, n. 11, e2153, 2019.

SOMMERVILLE, I. Software Engineering. 9. ed. Boston, EUA: Addison Wesley, 2011.

SOUZA, L. F.; REBOUÇAS FILHO, P. P. Applications of genetic algorithm in software engineering, distributed computing and machine learning. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS (ICCSA), 2020. Anais [...]. Springer, 2020. p. 309-324.

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Publicado

25.09.2025

Como Citar

Thiago D. de C. Q. Gama, G. C. Junior, C., T. Junior, G., A. G. da Silva, A. C., & G. Martins, R. M. (2025). Aplicação da meta-heurística algoritmo genético na solução do Problema da Próxima Versão com modelagem, implementação e análise comparativa. Revista Tecnia, 10(2), 17. https://doi.org/10.56762/tecnia.v10i2.1700

Edição

Seção

Dossiê Temático - Tecnologias Habilitadoras para a Indústria 4.0

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