Uma abordagem para seleção automática de bugs em projetos de software baseados em componentes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Georgenes de Araújo
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/13345
Resumo: Nowadays, technology is present in almost every work process and consequently the demand for technological resources is more and more frequent, leading to further changes in software systems, mainly due to additional maintenance requests, and, therefore, a greater number of bugs for correction. Taking into account that bug fixing is one of the factors that impacts on software quality improvement, but at the same time represents a high expenditure of resources in a software project, bug fixing processes represent a critical hurdle for software maintenance and development. Given that the number of existing reported bugs may be greater than the resources needed to correct them, and the fact that many software companies currently work with successive deliveries, called releases, which allow the delivery of parts of the software product, project managers may face the challenge of manually selecting the bugs to be fixed in the next software version, usually based on the criteria of priority and severity, indicated in the respective bug reports, as well as delivery time or cost. For this, project managers adopt the socalled Bug Tracking Systems (BTS), which establish communication channels between software producers and their customers. For large and complex systems, where a substantial number of bug reports are common, a bug selection approach based on the ad-hoc judgment of experts is not efficient and effective, representing a time-consuming, labor-intensive and errorprone strategy. In such a context, exploring Search Based Software Engineering (SBSE) techniques, this dissertation proposes an automated approach for selecting interdependent bugs in component-based software projects, adopting a multiclient model to select the most relevant bugs from the point of view of both the software producer and its customers, but with total cost limited by the budget available in the software project. In order to evaluate the proposed approach, two case studies were carried out, where the search strategy based on genetic algorithm is compared with other strategies based on both exhaustive and random algorithms, and, more realistically, also compared with the selection based on knowledge and experience of systems analysts. The expressive results obtained in the case studies express the feasibility, practicality and effectiveness of the proposed approach.
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Given that the number of existing reported bugs may be greater than the resources needed to correct them, and the fact that many software companies currently work with successive deliveries, called releases, which allow the delivery of parts of the software product, project managers may face the challenge of manually selecting the bugs to be fixed in the next software version, usually based on the criteria of priority and severity, indicated in the respective bug reports, as well as delivery time or cost. For this, project managers adopt the socalled Bug Tracking Systems (BTS), which establish communication channels between software producers and their customers. For large and complex systems, where a substantial number of bug reports are common, a bug selection approach based on the ad-hoc judgment of experts is not efficient and effective, representing a time-consuming, labor-intensive and errorprone strategy. In such a context, exploring Search Based Software Engineering (SBSE) techniques, this dissertation proposes an automated approach for selecting interdependent bugs in component-based software projects, adopting a multiclient model to select the most relevant bugs from the point of view of both the software producer and its customers, but with total cost limited by the budget available in the software project. In order to evaluate the proposed approach, two case studies were carried out, where the search strategy based on genetic algorithm is compared with other strategies based on both exhaustive and random algorithms, and, more realistically, also compared with the selection based on knowledge and experience of systems analysts. The expressive results obtained in the case studies express the feasibility, practicality and effectiveness of the proposed approach.NenhumaVive-se uma época em que a tecnologia está presente em quase todos os processos de trabalho e a demanda por recursos tecnológicos é cada vez mais frequente, com mais mudanças nos sistemas de software, mais requisições de manutenção, e, consequentemente, uma maior quantidade de bugs para correção. Como a correção de bugs é um dos fatores que impacta na melhoria da qualidade de software, mas representa um alto dispêndio de recursos em um projeto de software, a atividade de correção de bugs representa também um obstáculo crítico para a manutenção e o desenvolvimento de sistemas. Tendo em vista que a quantidade de bugs pode ser maior que os recursos necessários para corrigi-los e atualmente as empresas trabalham com entregas antecipadas chamadas de releases que permitem a entrega de partes do software, então, nas tarefas de correções de bugs, os gerentes de projetos podem enfrentar o desafio de selecionar manualmente os bugs a serem corrigidos na próxima versão do produto de software, em geral com base nos critérios de prioridade e severidade indicados nos relatórios de bugs, bem como prazo ou custo. Para tal, os gerentes de projetos adotam ferramentas, denominadas Sistemas de Rastreamento de Bugs, do inglês Bug Tracking Systems (BTS), que estabelecem canais de comunicação entre fornecedores e clientes. Para sistemas grandes e complexos, nos quais é comum a existência de um número considerável de relatórios de bugs, uma abordagem de seleção de bugs por julgamento ad-hoc de especialistas não é eficiente e eficaz, representando uma estratégia demorada, intensiva de mão-de-obra e propensa a erros. Neste contexto, explorando técnicas de Engenharia de Software Baseada em Buscas, do inglês Search Based Software Engineering (SBSE), este trabalho propõe uma abordagem automatizada para a seleção de bugs interdependentes em projetos de software baseados em componentes, adotando um modelo multicliente para selecionar os bugs mais relevantes do ponto de vista tanto do produtor de software como de seus clientes, mas com custo total limitado pelo orçamento disponível no projeto do software. Para avaliação da proposta, foram realizados dois estudos de casos, onde a estratégia de busca baseada em algoritmo genético é comparada com as estratégias baseadas em algoritmo exaustivo e algoritmo aleatório, e, de forma mais realista, também comparada com a seleção baseada no conhecimento e experiência de analistas de sistemas. Os resultados expressivos que foram obtidos nos estudos de casos expressam a viabilidade, praticidade e efetividade da abordagem proposta.Universidade Federal da ParaíbaBrasilInformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFPBSilveira, Glêdson Elias dahttp://lattes.cnpq.br/5810209465098759Lima, Georgenes de Araújo2019-02-07T19:53:37Z2019-02-072019-02-07T19:53:37Z2018-07-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/13345porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2019-02-07T19:53:37Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/13345Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2019-02-07T19:53:37Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false
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