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Herramienta basada en
computación evolutiva interactiva
para arquitectos software
Aurora Ramírez, Rafael Barbudo,
José Raúl Romero, Sebastián Ventura
Dpto. Informática y Análisis Numérico. Universidad de Córdoba.
XI Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y
Bioinspirados (MAEB). Salamanca (España). 13-16 de Septiembre de 2016.
Metodologías y herramientas software para la investigación sobre metaheurísticas
Índice de contenido
1. Introducción
2. Algoritmo evolutivo interactivo
3. Herramienta
4. Resultados preliminares
5. Conclusiones
Herramienta basada en IEC para arquitectos software. MAEB'16.
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Introducción
 Computación evolutiva interactiva (IEC)
o Dificultad a la hora de
definir la función de fitness
o Involucrar al experto en el
proceso de optimización
o Principal problema: fatiga
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Introducción
 Ingeniería del Software basada en búsqueda (SBSE)
o Generación o mejora de artefactos software
o La evaluación automática puede ser insuficiente
o Rol del ingeniero: experiencia, subjetividad
Abordar tareas complejas como la
optimización de arquitecturas software
requiere de la combinación de las
habilidades de la computación evolutiva y
el ingeniero software
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Algoritmo evolutivo interactivo
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Algoritmo evolutivo interactivo
Evaluación cuantitativa
(medidas software)
Evaluación cualitativa
(preferencias de diseño)
Función maximin:
convergencia y diversidad en
el frente de Pareto
Grado de cumplimiento de
las características de interés
para el experto
1  max j i (min k ( f ki  f k j ))
1 P
f sub (i )  1    preferencia p (i )
P p 1
f obj (i ) 
2
j  [1, t ]
Función de fitness
fitness(i)  wobj  f obj (i)  wsub  f sub (i)
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Herramienta
Estadísticas sobre
la evolución
Acciones
opcionales
Modelo
arquitectónico
(individuo)
Información
sobre la calidad
de la solución
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Catálogo de
preferencias
arquitectónicas
Botones de
control
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Resultados preliminares
 Distribución automática de
las interacciones (4x3)
 Incremento en el grado de
cumplimiento de las
preferencias tras cada
interacción
 Selección del mejor
componente
 Aplicación de otras acciones
G0
Gmáx
N interacciones
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Conclusiones
 Idoneidad de enfoques interactivos en SBSE:
o Combinación de criterios de evaluación cuantitativos y
cualitativos
o Mantenimiento de la perspectiva multi-objetivo
o Herramienta de visualización y soporte a la decisión
 Trabajo futuro
o Preferencias negativas
o Otras acciones durante la interacción
o Mejoras en la herramienta
o Estudio experimental completo
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Herramienta basada en computación evolutiva
interactiva para arquitectos software
¡Gracias!
Aurora Ramírez
Email. aramirez@uco.es
Web. http://www.uco.es/users/aramirez
XI Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y
Bioinspirados (MAEB). Salamanca (España). 13-16 de Septiembre de 2016.
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