Simulação multi-agente em gestão de projetos de software em ambientes de programação extrema

• Autor(a) principal: Alves, Flávio de Oliveira
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/15606
• topic: Sistemas multiagentes; Gestão de projetos; Gestão de pessoas; Software : Desenvolvimento; Multi-agent systems; Software development; Extreme programming; Simulation

Nesta dissertação, o autor aborda a dificuldade de prever-se o desempenho dos recursos humanos em um processo de desenvolvimento de software em um ambiente de Programação Extrema (XP) (BECK, 2000) e propõe uma solução com potencial para minimizar esse problema. Especificamente, o problema, a ser tratado neste trabalho, consiste em melhorar as previsões dos gerentes de projeto – no âmbito do ambiente mencionado - com relação ao desempenho dos recursos humanos na geração de valor para o negócio. Tal valor para o negócio é alcançado através da implementação, por parte dos programadores, das diversas funcionalidades de um sistema de software. Para a construção da solução proposta neste trabalho, o autor analisou um sistema XP de desenvolvimento de software (composto por ambiente, pessoas e processo), conforme o processo de modelagem proposto por Streit (2006) e apoiado na revisão da literatura relevante. Em seguida, o autor estruturou esse sistema em um modelo conceitual para, finalmente, desenvolver um modelo computacional do sistema analisado, baseado em múltiplos agentes inteligentes modelados conforme a arquitetura Beliefs-Desires-Intentions (BDI), ou Crenças-Desejos-Intenções. O modelo computacional da simulação multi-agente foi desenvolvido com o apoio da ferramenta SeSAm (KLÜGL, 2006). Testado através da experimentação estatística 2k Fatorial (LAW e KELTON, 2000), o modelo de simulação multi-agente de processos de desenvolvimento de software, para ambientes de Programação Extrema, demonstrou eficácia e aplicabilidade prática sobre o problema em questão.