Importancia de los interesados en el problema de la siguiente versión

En la disciplina de la Ingeniería del Software Basada en Búsqueda el problema de la selección de los requisitos a desarrollar en la siguiente versión recoge en su formulación la necesidad de disponer de un peso asignado a cada cliente/interesado que fija su importancia en el proyecto. El cálculo de este peso o cuantificación de los interesados es un problema que debe abordarse antes del problema de búsqueda en sí mismo. Esta definición de los pesos es especialmente importante si se maneja un alto número de interesados, o cuando el mercado requiere tratar con detalle cómo se cubren las necesidades de todos los clientes. Este trabajo propone la utilización de algoritmos de agrupamiento, para identificar los interesados críticos en el proyecto y estudia, en el caso definido por el conjunto de datos para el proyecto Replacement Access, Library and IDCard (RALIC), si la distribución en grupos genera resultados similares a la utilización de los datos de cuantificación de los interesados. Finalmente, se estudia cómo influye la propuesta en los resultados obtenidos, en especial cómo los frentes de Pareto obtenidos suponen una alternativa válida para los distintos grupos de interesado

Metaheuristic models for decision support in the software construction process

En la actualidad, los ingenieros software no solo tienen la responsabilidad de construir sistemas que desempe~nen una determinada funcionalidad, sino que cada vez es más importante que dichos sistemas también cumplan con requisitos no funcionales como alta disponibilidad, efciencia o seguridad, entre otros. Para lograrlo, los ingenieros se enfrentan a un proceso continuo de decisión, pues deben estudiar las necesidades del sistema a desarrollar y las alternativas tecnológicas existentes para implementarlo. Todo este proceso debe estar encaminado a la obtención de sistemas software de gran calidad, reutilizables y que faciliten su mantenimiento y modificación en un escenario tan exigente y competitivo. La ingeniería del software, como método sistemático para la construcción de software, ha aportado una serie de pautas y tareas que, realizadas de forma disciplinada y adaptadas al contexto de desarrollo, posibilitan la obtención de software de calidad. En concreto, el proceso de análisis y diseño del software ha adquirido una gran importancia, pues en ella se concibe la estructura del sistema, en términos de sus bloques funcionales y las interacciones entre ellos. Es en este momento cuando se toman las decisiones acerca de la arquitectura, incluyendo los componentes que la conforman, que mejor se adapta a los requisitos, tanto funcionales como no funcionales, que presenta el sistema y que claramente repercuten en su posterior desarrollo. Por tanto, es necesario que el ingeniero analice rigurosamente las alternativas existentes, sus implicaciones en los criterios de calidad impuestos y la necesidad de establecer compromisos entre ellos. En este contexto, los ingenieros se guían principalmente por sus habilidades y experiencia, por lo que dotarles de métodos de apoyo a la decisión representaría un avance significativo en el área. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial en este ámbito ha despertado un gran interés en los últimos años. En particular, la inteligencia artificial ha encontrado en la ingeniería del software un ámbito de aplicación complejo, donde diferentes técnicas pueden ayudar a conseguir la semi-automatización de tareas tradicionalmente realizadas de forma manual. De la unión de ambas áreas surge la denominada ingeniería del software basada en búsqueda, que propone la reformulación de las actividades propias de la ingeniería del software como problemas de optimización. A continuación, estos problemas podrían ser resueltos mediante técnicas de búsqueda como las metaheurísticas. Este tipo de técnicas se caracterizan por explorar el espacio de posibles soluciones de una manera \inteligente", a menudo simulando procesos naturales como es el caso de los algoritmos evolutivos. A pesar de ser un campo de investigación muy reciente, es posible encontrar propuestas para automatizar una gran variedad de tareas dentro del ciclo de vida del software, como son la priorización de requisitos, la planifcación de recursos, la refactorización del código fuente o la generación de casos de prueba. En el ámbito del análisis y diseño de software, cuyas tareas requieren de creatividad y experiencia, conseguir una automatización completa resulta poco realista. Es por ello por lo que la resolución de sus tareas mediante enfoques de búsqueda debe ser tratada desde la perspectiva del ingeniero, promoviendo incluso la interacción con ellos. Además, el alto grado de abstracción de algunas de sus tareas y la dificultad de evaluar cuantitativamente la calidad de un diseño software, suponen grandes retos en la aplicación de técnicas de búsqueda durante las fases tempranas del proceso de construcción de software. Esta tesis doctoral busca realizar aportaciones significativas al campo de la ingeniería del software basada en búsqueda y, más concretamente, al área de la optimización de arquitecturas software. Aunque se están realizando importantes avances en este área, la mayoría de propuestas se centran en la obtención de arquitecturas de bajo nivel o en la selección y despliegue de artefactos software ya desarrollados. Por tanto, no existen propuestas que aborden el modelado arquitectónico a un nivel de abstracción elevado, donde aún no existe un conocimiento profundo sobre cómo será el sistema y, por tanto, es más difícil asistir al ingeniero. Como problema de estudio, se ha abordado principalmente la tarea del descubrimiento de arquitecturas software basadas en componentes. El objetivo de este problema consiste en abstraer los bloques arquitectónicos que mejor definen la estructura actual del software, así como sus interacciones, con el fin de facilitar al ingeniero su posterior análisis y mejora. Durante el desarrollo de esta tesis doctoral se ha explorado el uso de una gran variedad de técnicas de búsqueda, estudiando su idoneidad y realizando las adaptaciones necesarias para hacer frente a los retos mencionados anteriormente. La primera propuesta se ha centrado en la formulación del descubrimiento de arquitecturas como problema de optimización, abordando la representación computacional de los artefactos software que deben ser modelados y definiendo medidas software para evaluar su calidad durante el proceso de búsqueda. Además, se ha desarrollado un primer modelo basado en algoritmos evolutivos mono-objetivo para su resolución, el cual ha sido validado experimentalmente con sistemas software reales. Dicho modelo se caracteriza por ser comprensible y exible, pues sus componentes han sido diseñados considerando estándares y herramientas del ámbito de la ingeniería del software, siendo además configurable en función de las necesidades del ingeniero. A continuación, el descubrimiento de arquitecturas ha sido tratado desde una perspectiva multiobjetivo, donde varias medidas software, a menudo en con icto, deben ser simultáneamente optimizadas. En este caso, la resolución del problema se ha llevado a cabo mediante ocho algoritmos del estado del arte, incluyendo propuestas recientes del ámbito de la optimización de muchos objetivos. Tras ser adaptados al problema, estos algoritmos han sido comparados mediante un extenso estudio experimental con el objetivo de analizar la ifnuencia que tiene el número y la elección de las métricas a la hora de guiar el proceso de búsqueda. Además de realizar una validación del rendimiento de estos algoritmos siguiendo las prácticas habituales del área, este estudio aporta un análisis detallado de las implicaciones que supone la optimización de múltiples objetivos en la obtención de modelos de soporte a la decisión. La última propuesta en el contexto del descubrimiento de arquitecturas software se centra en la incorporación de la opinión del ingeniero al proceso de búsqueda. Para ello se ha diseñado un mecanismo de interacción que permite al ingeniero indicar tanto las características deseables en las soluciones arquitectónicas (preferencias positivas) como aquellos aspectos que deben evitarse (preferencias negativas). Esta información es combinada con las medidas software utilizadas hasta el momento, permitiendo al algoritmo evolutivo adaptar la búsqueda conforme el ingeniero interactúe. Dadas las características del modelo, su validación se ha realizado con la participación de ingenieros con distinta experiencia en desarrollo software, a fin de demostrar la idoneidad y utilidad de la propuesta. En el transcurso de la tesis doctoral, los conocimientos adquiridos y las técnicas desarrolladas también han sido extrapolados a otros ámbitos de la ingeniería del software basada en búsqueda mediante colaboraciones con investigadores del área. Cabe destacar especialmente la formalización de una nueva disciplina transversal, denominada ingeniería del software basada en búsqueda interactiva, cuyo fin es promover la participación activa del ingeniero durante el proceso de búsqueda. Además, se ha explorado la aplicación de algoritmos de muchos objetivos a un problema clásico de la computación orientada a servicios, como es la composición de servicios web.Nowadays, software engineers have not only the responsibility of building systems that provide a particular functionality, but they also have to guarantee that these systems ful l demanding non-functional requirements like high availability, e ciency or security. To achieve this, software engineers face a continuous decision process, as they have to evaluate system needs and existing technological alternatives to implement it. All this process should be oriented towards obtaining high-quality and reusable systems, also making future modi cations and maintenance easier in such a competitive scenario. Software engineering, as a systematic method to build software, has provided a number of guidelines and tasks that, when done in a disciplinarily manner and properly adapted to the development context, allow the creation of high-quality software. More speci cally, software analysis and design has acquired great relevance, being the phase in which the software structure is conceived in terms of its functional blocks and their interactions. In this phase, engineers have to make decisions about the most suitable architecture, including its constituent components. Such decisions are made according to the system requirements, either functional or non-functional, and will have a great impact on its future development. Therefore, the engineer has to rigorously analyse existing alternatives, their implications on the imposed quality criteria and the need of establishing trade-o s among them. In this context, engineers are mostly guided by their own capabilities and experience, so providing them with decision support methods would represent a signi cant contribution. The application of arti cial intelligent techniques in this area has experienced a growing interest in the last years. Particularly, software engineering represents a complex application domain to arti cial intelligence, whose diverse techniques can help in the semi-automation of tasks traditionally performed manually. The union of both elds has led to the appearance of search-based software engineering, which proposes reformulating software engineering activities as optimisation problems. For their resolution, search techniques like metaheuristics can be then applied. This type of technique performs an \intelligent" exploration of the space of candidate solutions, often inspired by natural processes as happens with evolutionary algorithms. Despite the novelty of this research eld, there are proposals to automate a great variety of tasks within the software lifecycle, such as requirement prioritisation, resource planning, code refactoring or test case generation. Focusing on analysis and design, whose tasks require creativity and experience, trying to achieve full automation is not realistic. Therefore, solving design tasks by means of search approaches should be oriented towards the engineer's perspective, even promoting their interaction. Furthermore, design tasks are also characterised by a high level of abstraction and the di culty of quantitatively evaluating design quality. All these aspects represent key challenges for the application of search techniques in early phases of the software construction process. The aim of this Ph.D. Thesis is to make signi cant contributions in search-based software engineering and, specially, in the area of software architecture optimisation. Although it is an area in which signi cant progress is being done, most of the current proposals are focused on generating low-level architectures or selecting and deploying already developed artefacts. Therefore, there is a lack of proposals dealing with architectural modelling at a high level of abstraction. At this level, engineers do not have a deep understanding of the system yet, meaning that assisting them is even more di cult. As case study, the discovery of component-based software architectures has been primary addressed. The objective for this problem consists in the abstraction of the architectural blocks, and their interactions, that best de ne the current structure of a software system. This can be viewed as the rst step an engineer would perform in order to further analyse and improve the system architecture. In this Ph.D. Thesis, the use of a great variety of search techniques has been explored. The suitability of these techniques has been studied, also making the necessary adaptations to cope with the aforementioned challenges. A rst proposal has been focused on the formulation of software architecture discovery as an optimisation problem, which consists in the computational representation of its software artefacts and the de nition of software metrics to evaluate their quality during the search process. Moreover, a single-objective evolutionary algorithm has been designed for its resolution, which has been validated using real software systems. The resulting model is comprehensible and exible, since its components have been designed under software engineering standards and tools and are also con gurable according to engineer's needs. Next, the discovery of software architectures has been tackled from a multi-objective perspective, in which several software metrics, often in con ict, have to be simultaneously optimised. In this case, the problem is solved by applying eight state-of-theart algorithms, including some recent many-objective approaches. These algorithms have been adapted to the problem and compared in an extensive experimental study, whose purpose is to analyse the in uence of the number and combination of metrics when guiding the search process. Apart from the performance validation following usual practices within the eld, this study provides a detailed analysis of the practical implications behind the optimisation of multiple objectives in the context of decision support. The last proposal is focused on interactively including the engineer's opinion in the search-based architecture discovery process. To do this, an interaction mechanism has been designed, which allows the engineer to express desired characteristics for the solutions (positive preferences), as well as those aspects that should be avoided (negative preferences). The gathered information is combined with the software metrics used until the moment, thus making possible to adapt the search as the engineer interacts. Due to the characteristics of the proposed model, engineers of di erent expertise in software development have participated in its validation with the aim of showing the suitability and utility of the approach. The knowledge acquired along the development of the Thesis, as well as the proposed approaches, have also been transferred to other search-based software engineering areas as a result of research collaborations. In this sense, it is worth noting the formalisation of interactive search-based software engineering as a cross-cutting discipline, which aims at promoting the active participation of the engineer during the search process. Furthermore, the use of many-objective algorithms has been explored in the context of service-oriented computing to address the so-called web service composition problem

Testing Basado en la Busqueda en TESTAR

[ES] Las interfaces gráficas de usuario (IGU) constituyen un punto vital para testear una aplicación. Para ello se han desarrollado diversas herramientas automáticas, que, en su mayoría, utilizan algoritmos en los que las acciones a ejecutar en cada paso se deciden aleatoriamente. Esto es eficaz en aquellas aplicaciones inmaduras que han sido poco testeadas y presentan muchos errores. Dotar de “inteligencia” a los mecanismos de selección de acciones constituiría un importante avance para conseguir una mayor implantación de las herramientas de testeo automatizado, lo que redundaría en un incremento de la calidad del software. Éste es precisamente el objetivo de este trabajo. Para conseguirlo, se ha utilizado un enfoque basado en búsqueda (o search-based) que convierte el testeo en un problema de optimización. Nuestro punto de partida es la herramienta TESTAR, desarrollada en el ámbito del proyecto de investigación europeo FITTEST. Se han utilizado y evaluado dos métodos: Q-learning y programación genética. Otro resultado importante son la definición de las métricas apropiadas para optimizar; en este trabajo se han introducido cuatro nuevas métricas. La combinación de los algoritmos search-based con estas métricas ha permitido obtener resultados muy prometedores, que redundarán en la mejora de TESTAR.[EN] Graphic User Interfaces (GUI) are a main entry point to test an application. Different automated tools to test at the GUI level exist. Those that automate the design of test cases usually use random algorithms to choose the action that should be executed next in the test sequence. This technique is quite useful in applications that are immature, have been poorly tested or present many errors. To give more “intelligence” to this action selection mechanism, in this work we suppose a great development in the implantation of the automated testing tools. This improvement will result in better testing. To achieve this, we use search-based techniques to transform the problem into an optimization one. Our starting point is the tool called TESTAR, a tool developed during an EU research Project called FITTEST. Two different methods have been implemented and evaluated: Q-learning and genetic programming. Another results of our work is the definition of metrics that guide the optimization properly. Four new and different metrics have been introduced. The combination between metrics and search-based algorithms has been assessed and promising results have been obtained that will increase TESTAR capabilities.Almenar Pedrós, F. (2016). Testing Basado en la Busqueda en TESTAR. http://hdl.handle.net/10251/71699.TFG

Implementación de un sistema basado en aprendizaje reforzado para la realización de pruebas autónomas de aplicaciones web desde su interfaz gráfica

"Las aplicaciones web juegan un papel muy importante en el mundo actual, a raíz de que las empresas y organizaciones comenzaron a adoptar la World Wide Web para ofrecer sus servicios y con la adopción masiva de la internet, las aplicaciones web han cambiado por completo nuestras vidas, la economía y la sociedad en general. Por lo cual es de gran relevancia garantizar el correcto funcionamiento de estos sistemas, si bien es una práctica estándar la realización de pruebas automatizadas en la industria del software, su implementación y verificación continúan dependiendo de la intervención humana y por lo tanto susceptibles a posibles errores. Este trabajo propone desarrollar un sistema que permita la realización de pruebas a una aplicación web desde su interfaz web de forma completamente autónoma, auxiliándose en herramientas como lo es el aprendizaje por refuerzo y árbol de búsqueda, si bien el alcance de este trabajo se encuentra limitado por diferentes factores como el tipo de aplicaciones compatibles y los tipos de errores que son posibles detectar, se introduce una herramienta que puede auxiliar y complementar los proceso de pruebas actuales, aumentando el grado de cobertura de pruebas en una aplicación web y por lo tanto incrementando su calidad"

Proyecto CO-TRADE

Actualmente una gran cantidad de personas están interesadas en realizar negocios internacionales, a pesar de esto existe un alto grado de dificultad para que estas personas puedan tener acceso a cotizaciones rápidas. Co-Trade busca solucionar este problema, este proyecto consta en una plataforma que permite realizar cotizaciones rápidas y precisas, el objetivo principal de esta plataforma es reducir el tiempo de envío de las cotizaciones y permitir que se tenga un acceso más fácil a este tipo de cotizaciones. Para el desarrollo del proyecto se validó el problema planteado mediante una serie de experimentos que incluyeron entrevistas a expertos y  entrevistas a personas del público objetivo. Posteriormente se desarrollaron herramientas como el Value Proposition Canvas y el Business Model Canvas para poder desarrollar un perfil del usuario e identificar la estructura del proyecto, después de esto se validó la solución mediante experimentos donde se expuso un prototipo del proyecto. Un punto fundamental en el desarrollo del proyecto fue la validación de la experiencia del usuario, en esta se realizaron entrevistas a profundidad, focus group y formularios virtuales para poder tener la opinión de una mayor cantidad de usuarios.Otro punto clave fue la validación del modelo de negocio, en esta mediante distintos experimentos se validaron los cuadrantes del BMC, se tuvo una validación con usuarios y  expertos. Finalmente, se desarrolló el plan de ejecución del concierge y la simulación de ventas, en este plan se identificó la cantidad de usuarios que estaban dispuestos a pagar por la aplicación y se concretaron ciertas ventas del proyecto, estas ventas fueron usadas para el desarrollo del plan financiero donde se pudo concluir de que el desarrollo del proyecto es viable financieramente.Currently a large number of people are interested in doing international business, despite this, there is a high degree of difficulty for these people to have access to quick quotes. Co-Trade seeks to solve this problem, this project consists of a platform that allows make quick and accurate quotes, the main objective of this platform is to reduce the delivery time of quotes and allow easier access to these types of quotes. For the development of the project, the problem posed was validated through a series of experiments that included interviews with experts and interviews with people from the target audience. Later tools such as the Value Proposition Canvas and the Business Model Canvas to be able to develop a user profile and identify the structure of the project, after this, the solution was validated through experiments where a prototype of the draft. A fundamental point in the development of the project was the validation of the experience of the user, in this, in-depth interviews, focus groups and virtual forms were carried out to being able to have the opinion of a greater number of users. Another key point was the validation of the business model, in this through different experiments the BMC quadrants were validated, there was a validation with users and experts. Finally, the concierge execution plan and the sales simulation were developed, in this plan the number of users who were willing to pay for the application was identified and certain sales of the project were made, these sales were used for the development of the plan where it was concluded that the development of the project is financially viable.Trabajo de investigació