Application of machine learning techniques to the flexible assessment and improvement of requirements quality

It is already common to compute quantitative metrics of requirements to assess their quality. However, the risk is to build assessment methods and tools that are both arbitrary and rigid in the parameterization and combination of metrics. Specifically, we show that a linear combination of metrics is insufficient to adequately compute a global measure of quality. In this work, we propose to develop a flexible method to assess and improve the quality of requirements that can be adapted to different contexts, projects, organizations, and quality standards, with a high degree of automation. The domain experts contribute with an initial set of requirements that they have classified according to their quality, and we extract their quality metrics. We then use machine learning techniques to emulate the implicit expert’s quality function. We provide also a procedure to suggest improvements in bad requirements. We compare the obtained rule-based classifiers with different machine learning algorithms, obtaining measurements of effectiveness around 85%. We show as well the appearance of the generated rules and how to interpret them. The method is tailorable to different contexts, different styles to write requirements, and different demands in quality. The whole process of inferring and applying the quality rules adapted to each organization is highly automatedThis research has received funding from the CRYSTAL project–Critical System Engineering Acceleration (European Union’s Seventh Framework Program FP7/2007-2013, ARTEMIS Joint Undertaking grant agreement no 332830); and from the AMASS project–Architecture-driven, Multi-concern and Seamless Assurance and Certification of Cyber-Physical Systems (H2020-ECSEL grant agreement no 692474; Spain’s MINECO ref. PCIN-2015-262)

Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial a la optimización de la calidad de requisitos mediante sugerencias automáticas de mejora

Mención Internacional en el título de doctorIncluye: Fe de erratas, pp. 107-110.La especificación de requisitos es de vital importancia en la planificación de un proyecto, es aquí en donde se especifican los límites y las bases sobre las que se va a sustentar dicho proyecto. Esta tesis se ha centrado en la ingeniería de requisitos. Siendo la creación de requisitos de calidad, la mejora de la eficiencia y la automatización de tareas los objetivos principales. Para poder alcanzar nuestros objetivos, se cuenta con 1035 requisitos que han sido previamente clasificados dependiendo de su calidad y posteriormente descritos por 26 atributos. De esta manera, los datos obtenidos sirven como muestra para extrapolar los conocimientos hacia cualquier otra base de datos. Una de las fortalezas de esta tesis es el alcance del proyecto, se ha diseñado un sistema capaz de adaptarse a cualquier base de requisitos. Independientemente de los clasificadores utilizados. Una barrera que se ha conseguido sobrepasar gracias a la utilización de los algoritmos genéticos. Para ello, se ha creado un método que se resume en los siguientes pasos: Primero se clasificarán los requisitos mediante la extracción de métricas de calidad que serán tomadas como base por el clasificador binario. En segundo lugar, se tomarán todos aquellos requisitos clasificados como de mala calidad y se utilizarán algoritmos genéticos para proponer soluciones de cambio optimizados de acuerdo con los costes de esfuerzo estimados. La principal conclusión que se puede extraer es que los algoritmos genéticos nos pueden ofrecer soluciones interesantes aplicables en ingeniería de requisitos. Obteniendo así un ahorro de costes, automatizando tareas y favoreciendo una planificación más sólida y eficiente en cualquier proyecto.The specification of requirements is of vital importance in the planning of a project, it is here where the limits and the bases on which the project will be based are specified. This research project has focused on requirements engineering. The main objectives are the creation of quality requirements, the improvement of efficiency, and the automation of tasks. To achieve our objectives, there are 1,035 requirements that have been previously classified depending on their quality and subsequently described by 26 attributes. In this way, the data obtained serve as a sample to extrapolate the knowledge to any other database. One of the strengths of the thesis is the scope of the project, a system capable of adapting to any base of requirements has been designed. Regardless of the classifiers used. A barrier that has been overcome thanks to the use of genetic algorithms. To do this, a method has been created that is summarized in the following steps: First, the requirements will be classified by extracting quality metrics that will be taken as a basis by the binary classifier. Second, all those requirements classified as bad will be taken and genetic algorithms will be used to propose optimized change solutions according to the estimated effort costs. The main conclusion that can be drawn is that genetic algorithms offer us interesting solutions applicable to requirements engineering. Thus obtaining cost savings, automating tasks, and favoring more solid and efficient planning in any project. project.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: José María Álvarez Rodríguez.- Secretaria: Susana Irene Díaz Rodríguez.- Vocal: Cristina Paniagua Mur

Metodología orientada a la optimización automática de la calidad de los requisitos

Las fases iniciales en los proyectos software marcan su desarrollo y resultado final. Defectos provocados en las fases iniciales afectan considerablemente a la calidad y alteran las fechas de finalización. Las organizaciones internacionales se han hecho eco de este problema y se dedican gran cantidad de esfuerzos en investigación para mejorar la calidad en las primeras etapas del desarrollo. Con esta iniciativa surge la ingeniería de requisitos, disciplina encargada de proporcionar procesos de ingeniería en el desarrollo de especificaciones de requisitos necesarias para definir proyectos con cierta complejidad. Por ello han surgido numerosas guías y estándares para asegurar la calidad de los requisitos que componen las especificaciones, evitando así que posibles defectos en los requisitos provoquen errores en el desarrollo y en el producto final. Una de las mayores dificultades relacionadas con la calidad en las especificaciones de requisitos es su dependencia a las exigencias de los distintos proyectos, y a las restricciones impuestas por los distintos dominios. En esta tesis se presenta una metodología que permite incluir las restricciones impuestas mediante el procesamiento de corpus de requisitos clasificados en función de su calidad por expertos del proyecto y del dominio. El objetivo de la metodología es proporcionar métodos automáticos para la optimización de la calidad en los requisitos de ingeniería. Para ello se propone un proceso para desarrollar un clasificador que permita emular la estimación de la calidad que otorgaría el experto del dominio a un requisito, un sistema de asesoramiento automático para mejorar la calidad de requisitos defectuosos y un método para la generación automática de patrones sintáctico-semánticos, que puedan ser empleados como guía en la redacción de nuevos requisitos asegurando así una composición estructuralmente correcta. Con el fin de corroborar las propuestas de la investigación, se presentan casos de estudio mediante el tratamiento de un corpus de requisitos proporcionado por el Grupo de Trabajo de la organización INCOSE (International Council on Systems Engineering 2016) y se analizan los resultados obtenidos.Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: José Ambrosio Toval Álvarez.- Secretario: María Isabel Sánchez Segura.- Vocal: Susana Irene Díaz Rodrígue