Estimativa de esforço para tarefas em projetos de desenvolvimento de software.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20350 |
Resumo: | Uma das dificuldades encontradas no desenvolvimento de software é conseguir predizer o tempo necessário para se concluir uma tarefa (task). Esta dificuldade pode gerar diversos problemas, tais como ciclos de desenvolvimento (sprints) sobrecarregados, com excesso de tarefas complexas para a equipe de desenvolvimento, ou o contrário, uma sprint subdimensionada. O objetivo desta pesquisa foi avaliar a viabilidade de utilizar modelos baseados aprendizagem de máquina para estimar automaticamente o tempo necessário para realizar tarefas de desenvolvimento de software. Foram realizados experimentos utilizando modelos baseados em Floresta Aleatória, Regressão Linear e Árvore de Regressão, utilizando dados reais de projetos de desenvolvimento de software. Os resultados obtidos foram encorajadores, especialmente com o modelo de regressão com Floresta Aleatória, que apresentou erros de previsão de aproximadamente uma hora. |
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Estimativa de esforço para tarefas em projetos de desenvolvimento de software.Effort estimation for tasks in software development projects.Desenvolvimento de softwarePrevisão de esforçoDuração de tasksTarefas de desenvolvimento de software - planejamentoAprendizagem de máquinaFloresta aleatóriaRegressão linearÁrvore de regressãoSoftware developmentEffort forecastDuration of tasksSoftware development tasks - planningMachine learningRandom forestLinear regressionRegression treeDesarrollo de softwarePrevisión de esfuerzoDuración de las tareasTareas de desarrollo de software: planificaciónAprendizaje automáticoBosque aleatorioRegresión linealÁrbol de regresiónDéveloppement de logicielsPrévision de l'effortDurée des tâchesTâches de développement logiciel - planificationApprentissage automatiqueForêt aléatoireRégression linéaireArbre de régressionCiência da ComputaçãoUma das dificuldades encontradas no desenvolvimento de software é conseguir predizer o tempo necessário para se concluir uma tarefa (task). Esta dificuldade pode gerar diversos problemas, tais como ciclos de desenvolvimento (sprints) sobrecarregados, com excesso de tarefas complexas para a equipe de desenvolvimento, ou o contrário, uma sprint subdimensionada. O objetivo desta pesquisa foi avaliar a viabilidade de utilizar modelos baseados aprendizagem de máquina para estimar automaticamente o tempo necessário para realizar tarefas de desenvolvimento de software. Foram realizados experimentos utilizando modelos baseados em Floresta Aleatória, Regressão Linear e Árvore de Regressão, utilizando dados reais de projetos de desenvolvimento de software. Os resultados obtidos foram encorajadores, especialmente com o modelo de regressão com Floresta Aleatória, que apresentou erros de previsão de aproximadamente uma hora.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGCAMPELO, Claudio Elízio Calazans.ALMEIDA, Carlos Wilson Dantas.MASSONI, Tiago Lima.http://lattes.cnpq.br/2042247762832979ABREU NETO, Antônio Pedro de.2019-11-252021-08-02T23:17:14Z2021-08-022021-08-02T23:17:14Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20350ABREU NETO, A. P. de. Estimativa de esforço para tarefas em projetos de desenvolvimento de software. 2019. 9 f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo) – Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-08-04T16:55:10Zoai:localhost:riufcg/20350Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-08-04T16:55:10Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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Uma das dificuldades encontradas no desenvolvimento de software é conseguir predizer o tempo necessário para se concluir uma tarefa (task). Esta dificuldade pode gerar diversos problemas, tais como ciclos de desenvolvimento (sprints) sobrecarregados, com excesso de tarefas complexas para a equipe de desenvolvimento, ou o contrário, uma sprint subdimensionada. O objetivo desta pesquisa foi avaliar a viabilidade de utilizar modelos baseados aprendizagem de máquina para estimar automaticamente o tempo necessário para realizar tarefas de desenvolvimento de software. Foram realizados experimentos utilizando modelos baseados em Floresta Aleatória, Regressão Linear e Árvore de Regressão, utilizando dados reais de projetos de desenvolvimento de software. Os resultados obtidos foram encorajadores, especialmente com o modelo de regressão com Floresta Aleatória, que apresentou erros de previsão de aproximadamente uma hora. |
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