Revisión de los sistemas de control de versiones utilizados en el desarrollo de software

Uno de los retos a los que se enfrentan los desarrolladores de software es generar productos eficientes y de calidad sin sacrificar tiempo o costos. Este objetivo sólo se alcanza si los actores involucrados en tal proceso pueden disponer de toda la información relacionada con el proyecto. Los sistemas de control de versiones son aplicaciones que ayudan al proceso de desarrollo de software, facilitando la gestión del control de versiones de los archivos de código fuente generados por los desarrolladores, proporcionando herramientas para la fusión y generación de una nueva versión de un proyecto, permitiendo que múltiples desarrolladores trabajen en el mismo proyecto sin ocasionar pérdida de datos o bloqueos de archivos. Además, permiten recuperar archivos generados previamente, los cuales pueden ser utilizados para solucionar errores del sistema. En el presente trabajo de investigación se presenta una revisión de las principales aplicaciones de software disponibles para la gestión del control de versiones con un enfoque hacia su utilización en el desarrollo de software. Adicionalmente, se analiza su funcionamiento de acuerdo al método de administración de la información contenida en los repositorios, describiendo el proceso de creación, actualización y generación de versiones de archivos de código almacenados en los repositorios

Software Agent Architecture for Managing Inter-Organizational Collaborations

The growing importance of cooperation among organizations, as a result of globalization, current market opportunities and technological advances, encourages organizations to dynamically establish inter-organizational collaborations. These collaborations are carried out by executing collaborative business processes among the organizations. In this work we propose an agent-based software architecture for managing inter-organizational collaborations. Two types of agents are provided: the Collaboration Administrator Agent and the Process Administrator Agent. The former allows organizations setting up collaborations. The latter allows organizations executing collaborative business processes. A Colored Petri Net model specifying the role, which an organization fulfills in a collaborative process, is used to carry out the behavior of the Process Administrator Agent that represents the organization. Planning and execution of the actions of the Process Administrator Agents are driven by a Colored Petri Net machine embedded to them. Thus, Process Administrator Agents do not require to have defined at design-time the protocols they can support. In addition, we propose a model-driven development method for generating Colored Petri Net models from a collaborative process model defined as interaction protocol. Finally, an implementation of the agent-based software architecture and methods based on model-driven development are presented.La creciente importancia de la cooperación entre las organizaciones, como consecuencia de la globalización, las oportunidades actuales de mercado y los avances tecnológicos, alienta a las organizaciones a establecer en forma dinámica colaboraciones inter-organizacionales. Estas colaboraciones se llevan a cabo mediante la ejecución de procesos de negocio colaborativos entre las organizaciones. En este trabajo de investigación se propone una arquitectura basada en agentes de software para la gestión de colaboraciones inter-organizacionales. La arquitectura provee dos tipos de agentes: el Agente Administrador de Colaboraciones y el Agente Administrador de Proceso. El primer agente permite a las organizaciones a establecer colaboraciones. El segundo agente habilita a las organizaciones ejecutar procesos de negocio colaborativos. El rol que una organización desempeña en un proceso colaborativo es especificado mediante un modelo de redes de Petri coloreadas. Este modelo es usado para dirigir el comportamiento del Agente Administrador de Proceso, el cual representa a una organización. La ejecución de los planes y las acciones del Agente Administrador de Proceso son dirigidas mediante una máquina de redes de Petri coloreadas embebida en el agente. Entonces, los Agentes Administrador de Proceso no requieren tener definido en tiempo de diseño los protocolos que dan soporte a su comportamiento. Adicionalmente, se propone un método basado en el desarrollo dirigido por modelos para la generación en forma automática de modelos de redes de Petri coloreadas a partir de un modelo de procesos de negocio colaborativo definido como protocolo de interacción. Finalmente, la implementación de la arquitectura y los métodos basados en el desarrollo dirigido por modelos son presentados.Fil: Tello Leal, Edgar. Universidad Autónoma de Tamaulipas; MéxicoFil: Chiotti, Omar Juan Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño (i); ArgentinaFil: Villarreal, Pablo David. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigacion y Desarrollo de Ingenieria En Sistemas de Informacion; Argentin

MODELO BASADO EN REDES NEURONALES RECURRENTES LSTM PARA LA PREDICCIÓN DE LA SIGUIENTE ACTIVIDAD EN PROCESOS DE NEGOCIO (LSTM RECURRENT NEURAL NETWORK BASED-MODEL FOR THE PREDICTION OF THE NEXT ACTIVITY IN BUSINESS PROCESSES)

Las redes neuronales recurrentes de tipo Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM) proporcionan una alta precisión en la predicción del modelado de secuencias en varios dominios de aplicación. En este artículo se introduce el uso de redes LSTM para la predicción de actividades de un proceso de negocio, etapa importante dentro del descubrimiento de procesos de negocio en la minería de procesos. Se propone una metodología para la implementación de la red LSTM en el dominio de minería de procesos. La red neuronal LSTM es entrenada con diferentes registros de eventos para comparar su tasa de exactitud, los registros de eventos presentan diferente cantidad de trazas, número de casos y total de actividades. La tasa de exactitud obtenida en el entrenamiento de la red neuronal es aceptable de acuerdo a la literatura del dominio, así como la validación de la precisión en la predicción de la siguiente actividad.The Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks provide a high precision in the prediction of the modeling of sequences in several application domains. This article introduces the use of LSTM networks for the prediction of activities in a business process, an important step in the discovery of business processes in process mining. A methodology for the implementation of the LSTM network in the process mining domain is proposed. The LSTM neural network is trained with different event logs to compare its accuracy rate, the event logs contain a different number of traces, number of cases and total activities. The accuracy rate obtained in the training of the neural network is acceptable according to the literature of the domain, as well as the validation precision in the prediction of the next activity

Revisión de la plataforma robótica Lego Mindstorms para aplicaciones educativas y de investigación

Nowadays, robotics is considered one of the main areas of interest in science and technology. In almost all sectors of the society we encounter the robotization, i.e., automated systems. In industry, robots are used for welding, transporting, assembling and painting pieces. In medicine, sophisticated robots help to conduct complex surgeries. In the military sector, robots are used to explore hostile areas. Therefore, mobile robotics and autonomous systems are topics of growing interest in Computer Science and Engineering careers. Therefore, in this paper we present a review of the main characteristics of the LEGO Mindstorms robots, examining the development environments available for compiling software programs that help to define the robot behavior. In addition, an analysis is carried out of success cases using NXT robots in university courses, as well as its use in research prototypes.La robótica es considerada como una de las áreas de gran interés de la ciencia y la tecnología de hoy en día. La robotización, es decir, los sistemas automatizados, se encuentran en casi todos los sectores de la sociedad. En la industria, los robots son utilizados para soldar, transportar, montar y pintar piezas. En medicina, robots sofisticados ayudan a llevar a cabo cirugías complejas. En el sector militar, los robots son usados para explorar áreas hostiles. Por tal motivo, la robótica móvil y los sistemas autónomos son tópicos de creciente interés en los programas educativos de Ingeniería y Ciencias Computacionales. Por lo anterior, en este trabajo se presenta una revisión de las principales características de los robots educativos LEGO Mindstorms, examinando los entornos de desarrollo disponibles para la compilación de programas de software que permitan definir el comportamiento del robot. Además, un análisis de casos de éxito en la utilización de los robots NXT en programas educativos universitarios, así como su uso en prototipos en trabajos de investigación

A Review of Surrogate Assisted Multiobjective Evolutionary Algorithms

Multiobjective evolutionary algorithms have incorporated surrogate models in order to reduce the number of required evaluations to approximate the Pareto front of computationally expensive multiobjective optimization problems. Currently, few works have reviewed the state of the art in this topic. However, the existing reviews have focused on classifying the evolutionary multiobjective optimization algorithms with respect to the type of underlying surrogate model. In this paper, we center our focus on classifying multiobjective evolutionary algorithms with respect to their integration with surrogate models. This interaction has led us to classify similar approaches and identify advantages and disadvantages of each class

A Review of Surrogate Assisted Multiobjective Evolutionary Algorithms

Multiobjective evolutionary algorithms have incorporated surrogate models in order to reduce the number of required evaluations to approximate the Pareto front of computationally expensive multiobjective optimization problems. Currently, few works have reviewed the state of the art in this topic. However, the existing reviews have focused on classifying the evolutionary multiobjective optimization algorithms with respect to the type of underlying surrogate model. In this paper, we center our focus on classifying multiobjective evolutionary algorithms with respect to their integration with surrogate models. This interaction has led us to classify similar approaches and identify advantages and disadvantages of each class

APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO PARA LA AGRUPACIÓN DE TRAZAS EN EL DOMINIO DE MINERÍA DE PROCESOS (APPLICATION OF UNSUPERVISED LEARNING TECHNIQUES FOR CLUSTERING TRACES IN THE PROCESS MINING DOMAIN)

ResumenLa minería de procesos tiene como objetivo el descubrir, monitorear y mejorar los modelos de procesos de una organización a través de la extracción del conocimiento a partir de los datos contenidos en los registros de eventos. En algunos casos, dentro de la tarea de descubrimiento de modelos de procesos, el modelo minado puede ser difícil de comprender e interpretar debido a la diversidad de comportamientos identificados. En este artículo se presenta un enfoque basado en técnicas de aprendizaje no supervisado para la agrupación de trazas para generar modelos más simples y compresibles. Los algoritmos implementados para la agrupación son K-medias, jerárquico aglomerativo y agrupamiento espacial basado en densidad de aplicaciones con ruido (DBSCAN). En nuestra propuesta se realiza la sintonización o selección de los mejores parámetros para cada algoritmo de aprendizaje no supervisado, usando la métrica Silhouette para mejorar el agrupamiento de trazas, con lo cual se pueden descubrir modelos de procesos simples con una aptitud media aceptable. Para la validación de nuestra propuesta, las pruebas realizadas se centraron en un caso de estudio del sistema de facturación del hospital AMC, obteniendo al algoritmo jerárquico con mejor desempeño y obtenido una aptitud media de 0.7876.Palabras Claves: Agrupamiento de trazas, minería de procesos, modelos espagueti, registro de eventos. AbstractProcess mining techniques aim to discover, monitor and improve the processes performed by an organization through the extraction of knowledge from the data contained in the event logs. In some cases, within the task of discovery of business process models discovered can be difficult to understand and interpret because of the large number of behaviors identified. This article presents an approach based on unsupervised learning techniques for clustering trace to generate simpler and more compressible models. The algorithms implemented for clustering are K-means, hierarchical agglomerative and density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithms. In our proposal, the best parameters for each unsupervised learning algorithm are tuned or selected, using the Silhouette metric to improve the clustering of traces, with which models of simple processes with an acceptable aptitude can be discovered. For the validation of our proposal, the tests performed focused on a case study of the AMC hospital billing system, obtaining the hierarchical algorithm with the best performance and obtained an average aptitude of 0.7876.Keywords: Clustering trace, event log, process mining, spaghetti models

APLICACIÓN DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL PARA LA CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE TUITS EN ESPAÑOL (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK APPLICATION FOR AUTOMATIC CLASSIFICATION OF TWEETS IN SPANISH)

Las plataformas sociales como Twitter se han convertido en formas muy populares de transmitir información. Los usuarios de Twitter crean y usan hashtags en sus tuits para categorizarlos de acuerdo a un tema y dar su opinión al respecto, permitiendo crear tendencias mediante hashtags, así como agrupar y vincular la información con otros usuarios a través de búsquedas. En este trabajo se propone un modelo de clasificación de tuits en español para tres clases: 1) Situación de riesgo (SDR), 2) Servicio de agua y 3) Política, mediante la implementación de una red neuronal de tipo perceptrón multicapa. Para la recolección de tuits se han utilizado las etiquetas o palabras clave que representan los temas mencionados. Adicionalmente, se implementó un modelo de clasificación bayesiano para evaluar y comparar su desempeño mediante validación cruzada de k grupos. Los resultados muestran que la red neuronal presenta mejor exactitud en la clasificación de tuits en español.Social platforms like Twitter have become very popular ways of transmitting information. Twitter users create and use hashtags in their tweets to categorize them according to a topic and give their opinions about it, allowing to create trends through hashtags, as well as grouping and linking the information with other users through searches. In this paper we propose a classification model for Twitter publications in Spanish about three classes: 1) Risk situation, 2) Water service and 3) Politics through the implementation of a multilayer perceptron, a type of artificial neural network. For collecting tweets, the hashtags or keywords that represents mentioned topics were used. Additionally, a classification model based on the Bayes theorem was implemented to evaluate and compare its performance by k-fold cross-validation. The results show that the neural network presents better accuracy in the classification of Spanish tweets

A review of version control systems used in software development

Nowadays, one of the main challenges faced by software developers is creating efficient and quality products without impairing time or costs. This goal only can be achieved if people involved in the process can have all the information related to the project. Version control systems are applications that contribute in the software development process; they make easier the management of version control of source code files produced by developers, they also provide tools for the fusion and generation of a new project version thus allowing that different developers could work on the same project without causing data loss or blocking the access to files. Additionally, version control systems allow retrieving previously generated files, which can be used to fix system errors. In this work we present a review of the main software applications available for version control management from the point of view of their use in software development. Control version systems are also analyzed according to the management method of the information stored in repositories, by describing the process of creating, updating, and generating a new version of source code files stored in there.Uno de los retos a los que se enfrentan los desarrolladores de software es generar productos eficientes y de calidad sin sacrificar tiempo o costos. Este objetivo sólo se alcanza si los actores involucrados en tal proceso pueden disponer de toda la información relacionada con el proyecto. Los sistemas de control de versiones son aplicaciones que ayudan al proceso de desarrollo de software, facilitando la gestión del control de versiones de los archivos de código fuente generados por los desarrolladores, proporcionando herramientas para la fusión y generación de una nueva versión de un proyecto, permitiendo que múltiples desarrolladores trabajen en el mismo proyecto sin ocasionar pérdida de datos o bloqueos de archivos. Además, permiten recuperar archivos generados previamente, los cuales pueden ser utilizados para solucionar errores del sistema. En el presente trabajo de investigación se presenta una revisión de las principales aplicaciones de software disponibles para la gestión del control de versiones con un enfoque hacia su utilización en el desarrollo de software. Adicionalmente, se analiza su funcionamiento de acuerdo al método de administración de la información contenida en los repositorios, describiendo el proceso de creación, actualización y generación de versiones de archivos de código almacenados en los repositorios