La Ingeniería de Software Basada en Búsqueda (ISBB) se sustenta en la aplicación de técnicas de optimización heurística para resolver problemas de la Ingeniería de Software (IS). Las tarea de la IS se enmarcan en un problema de búsqueda, con lo cual es posible utilizar multitud de algoritmos para resolverlos. En su mayoría, los trabajos existentes tratan a los problemas de la IS desde un punto de vista mono-objetivo. Sin embargo, muchos de estos problemas poseen múltiples objetivos en conflicto que deben ser optimizados de forma simultánea. Si bien la comunidad científica ha propuesto varios enfoques de solución para atacar la optimización multi-objetivo, muchos de estos enfoques no se han aplicado aún en la ISBB. Uno de estos enfoques es el llamado “basado en preferencias”, el cual permite capturar e incorporar las preferencias entre los objetivos del tomador de decisiones, de manera de poder restringir el frente Pareto-óptimo a una zona de interés específica, con el objetivo de facilitar la tarea de tomar una decisión.Eje: Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Arrúa, Martín

Bracco, Luciano

Casanova, Carlos

De Battista, Anabella

Pereyra, Fernando

Róttoli, Giovanni

Schab, Esteban

Tournour, Adrián

SEDICI - Repositorio de la UNLP

FOPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVO BASADA EN PREFERENCIAS PARA
PROBLEMAS DE LA INGENIERÍA DE SOFTWARE
Carlos Casanova, Martín Arrúa, Luciano Bracco, Fernando Pereyra, Giovanni Daián Rottoli,
Esteban Schab, Adrián Tournour, Anabella De Battista
Grupo de Investigación sobre Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software, Departamento
Ingeniería en Sistemas de Información, Fac. Reg. Concepción del Uruguay, Universidad
Tecnológica Nacional
Entre Ríos, Argentina
{casanovac, arruam, braccol, pereyraf, rottolig, schabe, tournoura, debattistaa}@frcu.utn.edu.ar
RESUMEN
La  Ingeniería  de  Software  Basada  en
Búsqueda (ISBB) se sustenta en la aplicación
de  técnicas  de  optimización  heurística  para
resolver  problemas  de  la  Ingeniería  de
Software (IS). Las tarea de la IS se enmarcan
en un problema de búsqueda,  con lo  cual  es
posible  utilizar  multitud  de  algoritmos  para
resolverlos.  En  su  mayoría,  los  trabajos
existentes tratan a los problemas de la IS desde
un punto de vista mono-objetivo. Sin embargo,
muchos de estos problemas poseen múltiples
objetivos  en  conflicto  que  deben  ser
optimizados  de  forma  simultánea.  Si  bien  la
comunidad  científica  ha  propuesto  varios
enfoques  de  solución  para  atacar  la
optimización multi-objetivo, muchos de estos
enfoques no se han aplicado aún en la ISBB.
Uno de estos enfoques es el llamado “basado
en  preferencias”,  el  cual  permite  capturar  e
incorporar  las preferencias entre los objetivos
del tomador de decisiones, de manera de poder
restringir  el  frente  Pareto-óptimo a una zona
de  interés  específica,  con  el  objetivo  de
facilitar la tarea de tomar una decisión.
Palabras clave: Ingeniería de Software Basada
en  Búsqueda,  Optimización  Multi-objetivo,
Metaheurísticas,Hiperheurísticas, Preferencias.
CONTEXTO
El presente trabajo se desarrolla en el ámbito
del Grupo de Investigación sobre Inteligencia
Computacional  e  Ingeniería  de  Software
(GIICIS),  perteneciente  al  Departamento
Ingeniería  en  Sistemas  de  Información  de  la
Universidad  Tecnológica  Nacional,  Facultad
Regional Concepción del Uruguay.
1. INTRODUCCIÓN
El  proceso  de  desarrollo  de  software  y  sus
productos tienden a estar caracterizados por un
gran  número  de  restricciones  y  objetivos
interrelacionados  que  compiten  entre  sí.
Algunos  de  ellos  están  claramente
especificados,  mientras  que  otros  son
notablemente  vagos  y  se  encuentran
pobremente  definidos.  Cambios  en  un
parámetro  con  frecuencia  tienen  un  gran
impacto  sobre  áreas  relacionadas,  haciendo
que el balance de intereses sea muy difícil de
lograr.  Estas  características  producen que  las
soluciones “perfectas” sean, si no imposibles,
al menos imprácticas.
Si  sólo  hubiera  una  única  solución  para  un
conjunto  típico  de  restricciones  de  un
problema  de  la  Ingeniería  de  Software,
entonces  probablemente  no  sería  llamada
"ingeniería". De la misma manera que ocurre
con otras disciplinas, la Ingeniería de Software
generalmente  se  ocupa  de  soluciones  cuasi-
óptimas,  o  aquellas  que  caen  dentro  de  una
tolerancia aceptable. Es así que los ingenieros
de  software  se  enfrentan  a  problemas  que
consisten, no en encontrar la solución, sino en
construir  una  solución  aceptable,  o  cuasi-
óptima,  partiendo  de  una  gran  cantidad  de
alternativas.  Con frecuencia no está  del  todo
claro cómo alcanzar una solución óptima, pero
puede  diseñarse  una  forma  de  evaluar  y
comparar  candidatos.  Por  caso,  puede  ser
difícil  conocer  cómo alcanzar  un diseño con
alta  cohesión  y  bajo  acoplamiento,  pero  es
relativamente  sencillo  decidir  cuándo  un
diseño está más acoplado que otro.
La  siguiente  es  una  lista  ilustrativa  de
problemas de optimización de la ingeniería de
software:
• ¿Cuál  es  el  mínimo conjunto  de  casos  de
test  que  cubren  todas  las  ramas  de  un
programa?
• ¿Cuál es la mejor manera de estructurar la
arquitectura de este sistema?
• ¿Cuál es el conjunto de requerimientos con
el mejor balance entre costo de desarrollo
y satisfacción de los clientes?
• ¿Cuál  es  la  mejor  asignación  de  recursos
para  este  proyecto  de  desarrollo  de
software?
• ¿Cuál  es  la  mejor  secuencia  de  pasos  de
refactorización a aplicar en este sistema?
Las propiedades descriptas sobre la Ingeniería
de Software son precisamente los atributos que
hacen a la  aplicación de técnicas basadas  en
búsqueda  tan  atractiva.  Las  técnicas  de
búsqueda  metaheurística  son  un  conjunto  de
algoritmos  genéricos  adecuados  para  la
búsqueda  de  soluciones  óptimas  o  cuasi-
óptimas en problemas con un enorme espacio
de  búsqueda  multimodal.   La  aplicación  de
técnicas  de  búsqueda  a  problemas  de  la
ingeniería de software recibe en el estado del
arte  el  nombre  de  Ingeniería  de  Software
Basada en Búsqueda (Search-Based Software
Engineering, SBSE) [1].
Los algoritmos metaheurísticos brindan a sus
usuarios estrategias de búsqueda genéricas, a
la vez que requieren, para ser aplicados a un
problema  en  específico,  las  siguientes
definiciones  (según  [1]):  (a)  la  forma  de
representación de las soluciones del problema;
(b)  una  función de evaluación,  definida para
tal representación, que mide la calidad de las
soluciones,  y  (c)  un  conjunto  de  operadores
para manipular esas soluciones.
Cabe destacar que, para resolver un problema
mediante  metaheurísticas,  no  es  necesario
realizar un modelado algebraico analítico de la
misma manera que se realiza, por caso, en los
enfoques  basados  en  programación
matemática.  La función de evaluación puede
estar  definida,  por  caso,  mediante  un
algoritmo, o utilizando varios algoritmos para
su  cómputo.  Esta  es  una  ventaja  muy
importante, mayormente en lo que se refiere a
expresividad de los modelos.
Según  lo  expuesto  hasta  el  momento,  los
problemas  requieren  soluciones  con  ciertos
atributos  o  propiedades  que  pueden  ser
expresados  como  funciones  que  mapean
posibles  soluciones  a  valores  numéricos
escalares.  Un  enfoque  para  la  optimización
comúnmente  usado  es  tomar  esos  atributos
como  restricciones  para  determinar  la
factibilidad de una solución, mientras que uno
de ellos es elegido como función objetivo, la
cual determina el orden (total) de preferencia
de  las  soluciones  factibles.  Este  tipo  de
problemas  de  optimización  se  refieren  como
mono-objetivo. 
Un  enfoque  más  general  es  la  optimización
multi-objetivo,  donde  varios  atributos  se
emplean  como  funciones  objetivo  y  se  usan
para definir un orden de preferencia parcial de
las  soluciones  factibles.  Por  caso,  en  el
problema  nombrado  más  arriba  sobre
encontrar el subconjunto de requerimientos, se
desea  minimizar  el  costo  de  desarrollo  y
maximizar la satisfacción de los clientes. Estos
objetivos,  al  igual  que  en  muchos  otros
problemas, son de cierta forma contradictorios
y  compiten  entre  sí,  definiendo  sobre  el
espacio  de  soluciones  un  orden  parcial,  la
relación  de  dominancia,  donde  existen  pares
de soluciones que no son comparables a priori.
Ante  esta  situación  pueden  tomarse
básicamente dos estrategias para la resolución
del problema de optimización multi-objetivo:
(a) buscar  el  frente  de  Pareto  completo,
compuesto por todas las soluciones no
dominadas  y  dejar  al  tomador  de
decisiones  la  tarea  de  buscar  en  ese
frente la solución que mejor se adecúe
a  su criterio  (por  caso,  mediante  otro
algoritmo), o bien
(b) utilizar  algún  mecanismo  (por  caso,
una nueva relación de orden total) que
reduzca el frente de Pareto a una única
solución o a una zona de interés.
El  enfoque descripto en el  punto (a)  ha sido
estudiado  en  trabajos  como  [2],  [3].  Una
desventaja importante de este tipo de enfoques
es que la  performance de los algoritmos baja
rápidamente  cuando  aumenta  el  número  de
objetivos. Se estima que para una cantidad de
4  o  más  objetivos  este  tipo  de  enfoques
presenta  algunos  inconvenientes  difíciles  de
mitigar,  como  frentes  Pareto-óptimos  muy
grandes,  alta  dimensionalidad  que  dificulta
encontrar buenas direcciones en la búsqueda, e
incapacidad de la relación de dominancia para
distinguir entre vectores objetivo [4].
Por otra parte, un mecanismo del tipo de los
descriptos  en  el  punto  (b)  es  utilizar
información  concerniente  a  las  preferencias
del tomador de decisiones entre los objetivos,
esto  es,  establecer  la  importancia  relativa  de
los  objetivos.  Los algoritmos que  incorporan
las  preferencias,  intuición  o  emoción  en  el
proceso de optimización reciben el nombre de
algoritmos  basados  en  preferencias  (ABP).
Tanto la resolución de problemas multiobjetivo
como  la  utilización  de  preferencias  en  el
contexto de la ISBB han sido identificados en
reviews recientes  como  desafíos  y  áreas
emergentes [5]–[7].
Además de las tres definiciones que ya se han
descripto  como requeridas  para  la  aplicación
de técnicas basadas en búsqueda,  se requiere
un  cuarto  mecanismo  para  aplicar  en  este
contexto un ABP: una forma de incorporar la
información del tomador de decisiones relativa
a las preferencias [7]. A grandes rasgos pueden
identificarse  tres  tipos  principales  según  el
momento del  proceso de optimización donde
se incorporan las preferencias:  a priori (antes
de comenzar el proceso), interactivos (durante)
y  a posteriori (después). De ninguna manera
estos  enfoques  son  mutuamente  excluyentes,
pudiendo ser combinados de diversas maneras.
Ejemplos  de ABP utilizados  en la  ISBB son
los algoritmos genéticos, siendo estos los más
utilizados por un amplio margen, en particular
el Algoritmo Genético Interactivo (IGA, de sus
siglas en inglés), utilizado en varios trabajos.
También pueden encontrarse aplicaciones con
ACO  (Ant  Colony  Optimization),  NSGA-II
(Nondominated  Sorting  Genetic  Algorithm),
VEGA (Vector Evaluated Genetic Algorithm),
IBEA  (Indicator  Based  Evolutionary
Algorithm),  HCM  (Hard  C  Mean)  y  DE
(Differential Evolution).
2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y
DESARROLLO
2.1. Reformulación de problemas de la IS
como problemas de búsqueda
El primer paso para aplicar cualquier técnica
exitosamente  es  formular  el  problema  como
uno  de  búsqueda/optimización.  En  este
sentido,  se  trabaja  junto  a  expertos  de  la
industria del software en la especificación de
problemas de la IS en este formato requerido,
adaptando  y  extendiendo  los  supuestos  y
características de los problemas del estado del
arte,  con  el  objetivo  de  darle  utilidad  a  las
soluciones  que  se  pueden  obtener  con  los
distintos algoritmos disponibles.
2.2. Estudio de ABPs en distintos problemas
de la IS
La  ISBB  es  una  disciplina  relativamente
nueva. Si bien ha cobrado mucha relevancia en
los  últimos  años  [7],  todavía  escasean  los
estudios empíricos sobre la habilidad exhibida
por  distintos  métodos  para  resolver  los
distintos problemas de optimización derivados
de la IS. Los ABP no son la excepción a esta
regla. De modo que el trabajo principal en esta
línea  es  identificar  los  ABP presentes  en  el
estado  del  arte  y  aplicarlos  a  aquellos
problemas de la ISBB en los cuales no se tiene
registro de haberse aplicado hasta el momento.
Claramente,  el  objetivo  es  realizar
comparaciones respecto de diversos criterios:
tiempo,  calidad,  robustez,  facilidad  de  uso,
nivel de generalidad, etc. Una dimensión más
del  estudio  es  analizar  cómo  cambia  el
comportamiento de cada ABP según se realice
la  incorporación de la  información relativa a
las preferencias de manera a priori, interactiva
o  a  posteriori.  Ejemplos  ABP  en  otros
dominios  que  no  han  sido  aplicados  aún
pueden encontrarse en [8]–[10].
2.3. Diseño y desarrollo de nuevos
algoritmos
Los algoritmos metaheurísticos disponibles en
el  estado  del  arte  pueden  no  ser  adecuados
para  la  resolución  de  ciertas  clases  de
problemas.  Por  caso,  la  metaheurística  PSO
original (Particle Swarm Optimization) supone
un espacio de búsqueda continuo,  y  codifica
las soluciones en vectores. Esta representación
no  resulta  adecuada  para  resolver  problemas
de  optimización  combinatoria,  como  TSP
(Traveling  Salesman  Problem),  donde  las
soluciones son permutaciones de un conjunto.
Es  así  que  las  metaheurísticas  pueden
reformularse  para  atacar  distintos  problemas.
Para el caso de PSO se cuenta con el template
llamado  PSO Canónico  descripto  en  [11],  el
cual constituye una generalización de PSO que
puede  especificarse  para  resolver  distintos
problemas.  Es  así  que  para  problemas
específicos  de  la  ISBB  se  trabaja  en  lograr
algoritmos específicos novedosos que mejoren
a los disponibles en algún aspecto.  Otro tipo
de algoritmos específicos en los que se trabaja
es  en  las  hiperheurísticas,  las  cuales
constituyen  métodos  de  un  nivel  de
abstracción  superior  que  buscan  combinar
distintas  estrategias  heurísticas  o
metaheurísticas  para  la  resolución  de  un
problema o una clase de problemas. Este tipo
de  algoritmos  aún  no  ha  sido  aplicado
ampliamente en la ISBB.
2.4. Mecanismos de captación de
preferencias
Como ya se dijo, los enfoques de optimización
multiobjetivo basados en preferencias suponen
que puede incluirse información del tomador
de  decisiones  para  guiar  la  búsqueda  hacia
regiones  prometedoras  del  espacio  de
soluciones. Idear mecanismos adecuados para
captar esta información no es una tarea trivial,
y se trabaja en el estudio de los mecanismos
disponibles, y el diseño e implementación de
nuevos  mecanismos  para  mejorar
principalmente  la  usabilidad  de  los  métodos.
Los  componentes  analizables  de  estos
mecanismos  son  principalmente  tres:  la
cantidad de interacciones con el usuario, qué
información se le solicita, y en qué momento
del proceso de optimización [7].
3. RESULTADOS
OBTENIDOS/ESPERADOS
Hasta  el  momento  se  ha  resuelto
satisfactoriamente  el  problema  del  próximo
lanzamiento  (Next  Release  Problem,  NRP)
mediante  múltiples  algoritmos  evolutivos
como NSGA-II, IBEA y una versión novedosa
de  PSO  denominada  FMOPSO  [12],
desarrollada  por  los  autores,  escrita  en C++.
Además se construyó un prototipo en Python
para  obtener  de  forma  exacta  el  frente  de
Pareto  de  un  problema  NRP  bi-objetivo,
utilizando GLPK (GNU Linear Programming
Kit).
Nos  es  necesario  además  desarrollar  una
plataforma  de  pruebas  homogénea  para
realizar  comparaciones  entre  distintos  ABP,
utilizados  con  distintos  esquemas  de
incorporación de preferencias. Para ello no se
descarta  la  codificación  o  recodificación  de
algunos de los algoritmos en un lenguaje de
programación de alta performance, como C++.
También  se  busca  proponer  mejoras  en
distintos  ABP  existentes,  así  como  la
adecuación de aquellos que no se encuentran
adaptados  para  los  problemas  de  la  ISBB
basada en preferencias.
Lograr un primer prototipo de interfaz usable
para  usuarios  no expertos  en  las  técnicas  de
búsqueda  heurística,  es  también  un  objetivo
esperado.  Este  prototipo  debe  incorporar  la
posibilidad  de  realizar  la  carga  de  los  datos
necesarios de los problemas y  la inducción de
las preferencias de los usuarios.
Finalmente,  se  espera  contar  al  final  del
proyecto  con el  conocimiento  necesario  para
generar  un  ranking de  algoritmos  según
distintos atributos al ser aplicados a distintos
problemas de la ISBB.
4. FORMACIÓN DE RECURSOS
HUMANOS
La  investigación  presentada  constituye  las
líneas  fundacionales  de  un  nuevo  grupo  de
investigación  dentro  de  la  UTN-FRCU,  el
GIICIS.  Dos  investigadores  se  encuentran
realizando  su  tesis  de  doctorado.  Un
investigador  está  desarrollando su  trabajo  de
especialización.  Además  participan  en  el
proyecto  dos  becarios  alumnos  de  la  carrera
Ingeniería  en  Sistemas  de  Información  que
inician su formación en la investigación, y dos
alumnos realizan su práctica supervisada en el
contexto de esta investigación.
5. BIBLIOGRAFÍA
[1] M. Harman and B. F. Jones, “Search-
based software engineering,” Inf. Softw.
Technol., vol. 43, no. 14, pp. 833–839, 
2001.
[2] A. S. Sayyad, T. Menzies, and H. 
Ammar, “On the value of user 
preferences in search-based software 
engineering: A case study in software 
product lines,” 2013 35th Int. Conf. 
Softw. Eng., pp. 492–501, 2013.
[3] S. Z. Qasim and M. A. Ismail, 
“Research problems in Search-Based 
Software Engineering for many-
objective optimization,” in 2017 
International Conference on 
Innovations in Electrical Engineering 
and Computational Technologies 
(ICIEECT), 2017, pp. 1–6.
[4] M. W. Mkaouer, M. Kessentini, S. 
Bechikh, and D. R. Tauritz, 
“Preference-based multi-objective 
software modelling,” in 2013 1st 
International Workshop on Combining 
Modelling and Search-Based Software 
Engineering, CMSBSE 2013 - 
Proceedings, 2013, pp. 61–66.
[5] M. Harman, S. A. Mansouri, and Y. 
Zhang, “Search Based Software 
Engineering: Trends, Techniques and 
Applications,” ACM Comput. Surv., vol.
45, no. 1, p. 11, 2012.
[6] M. Harman, S. A. Mansouri, and Y. 
Zhang, “Search Based Software 
Engineering: A Comprehensive 
Analysis and Review of Trends 
Techniques and Applications,” p. 78, 
2009.
[7] T. N. Ferreira, S. R. Vergilio, and J. T. 
de Souza, “Incorporating user 
preferences in search-based software 
engineering: A systematic mapping 
study,” Inf. Softw. Technol., vol. 90, pp. 
55–69, 2017.
[8] R. Malek, “An agent-based hyper-
heuristic approach to combinatorial 
optimization problems,” Proc. - 2010 
IEEE Int. Conf. Intell. Comput. Intell. 
Syst. ICIS 2010, vol. 3, pp. 428–434, 
2010.
[9] G. Schweickardt, J. M. G. Alvarez, and 
C. Casanova, “Metaheuristics 
approaches to solve combinatorial 
optimization problems in distribution 
power systems. An application to Phase 
Balancing in low voltage three-phase 
networks,” Int. J. Electr. Power Energy 
Syst., vol. 76, pp. 1–10, 2016.
[10] C. Casanova and G. Schweickardt, 
“Análisis de las habilidades de 
Metaheurísticas X-PSO Multiobjetivo 
mediante Indicadores de Inteligencia de 
Grupo: Aplicación en el Balance de 
Carga en Redes Eléctricas de Baja 
Tensión,” Rev. la Esc. Perfecc. en 
Investig. Oper., vol. 24, no. 40, pp. 23–
42, 2016.
[11] M. Clerc, Particle Swarm Optimization.
John Wiley & Sons, 2006.
[12] C. Casanova et al., “Aproximación del 
Frente Pareto-Óptimo de un Problema 
NRP Bi-Objetivo mediante un 
Algoritmo basado en Enjambres de 
Partículas,” in Anales VI Seminario 
Argentina-Brasil de Tecnologías de la 
Información y la Comunicación, 2018.


Spanish

Optimización multiobjetivo basada en preferencias para problemas de la ingeniería de software

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

FOPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVO BASADA EN PREFERENCIAS PARAPROBLEMAS DE LA INGENIERÍA DE SOFTWARECarlos Casanova, Martín Arrúa, Luciano Bracco, Fernando Pereyra, Giovanni Daián Rottoli,Esteban Schab, Adrián Tournour, Anabella De BattistaGrupo de Investigación sobre Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software, DepartamentoIngeniería en Sistemas de Información, Fac. Reg. Concepción del Uruguay, UniversidadTecnológica NacionalEntre Ríos, Argentina{casanovac, arruam, braccol, pereyraf, rottolig, schabe, tournoura, debattistaa}@frcu.utn.edu.arRESUMENLa  Ingeniería  de  Software  Basada  enBúsqueda (ISBB) se sustenta en la aplicaciónde  técnicas  de  optimización  heurística  pararesolver  problemas  de  la  Ingeniería  deSoftware (IS). Las tarea de la IS se enmarcanen un problema de búsqueda,  con lo  cual  esposible  utilizar  multitud  de  algoritmos  pararesolverlos.  En  su  mayoría,  los  trabajosexistentes tratan a los problemas de la IS desdeun punto de vista mono-objetivo. Sin embargo,muchos de estos problemas poseen múltiplesobjetivos  en  conflicto  que  deben  seroptimizados  de  forma  simultánea.  Si  bien  lacomunidad  científica  ha  propuesto  variosenfoques  de  solución  para  atacar  laoptimización multi-objetivo, muchos de estosenfoques no se han aplicado aún en la ISBB.Uno de estos enfoques es el llamado “basadoen  preferencias”,  el  cual  permite  capturar  eincorporar  las preferencias entre los objetivosdel tomador de decisiones, de manera de poderrestringir  el  frente  Pareto-óptimo a una zonade  interés  específica,  con  el  objetivo  defacilitar la tarea de tomar una decisión.Palabras clave: Ingeniería de Software Basadaen  Búsqueda,  Optimización  Multi-objetivo,Metaheurísticas,Hiperheurísticas, Preferencias.CONTEXTOEl presente trabajo se desarrolla en el ámbitodel Grupo de Investigación sobre InteligenciaComputacional  e  Ingeniería  de  Software(GIICIS),  perteneciente  al  DepartamentoIngeniería  en  Sistemas  de  Información  de  laUniversidad  Tecnológica  Nacional,  FacultadRegional Concepción del Uruguay.1. INTRODUCCIÓNEl  proceso  de  desarrollo  de  software  y  susproductos tienden a estar caracterizados por ungran  número  de  restricciones  y  objetivosinterrelacionados  que  compiten  entre  sí.Algunos  de  ellos  están  claramenteespecificados,  mientras  que  otros  sonnotablemente  vagos  y  se  encuentranpobremente  definidos.  Cambios  en  unparámetro  con  frecuencia  tienen  un  granimpacto  sobre  áreas  relacionadas,  haciendoque el balance de intereses sea muy difícil delograr.  Estas  características  producen que  lassoluciones “perfectas” sean, si no imposibles,al menos imprácticas.Si  sólo  hubiera  una  única  solución  para  unconjunto  típico  de  restricciones  de  unproblema  de  la  Ingeniería  de  Software,entonces  probablemente  no  sería  llamada"ingeniería". De la misma manera que ocurrecon otras disciplinas, la Ingeniería de Softwaregeneralmente  se  ocupa  de  soluciones  cuasi-óptimas,  o  aquellas  que  caen  dentro  de  unatolerancia aceptable. Es así que los ingenierosde  software  se  enfrentan  a  problemas  queconsisten, no en encontrar la solución, sino enconstruir  una  solución  aceptable,  o  cuasi-óptima,  partiendo  de  una  gran  cantidad  dealternativas.  Con frecuencia no está  del  todoclaro cómo alcanzar una solución óptima, peropuede  diseñarse  una  forma  de  evaluar  ycomparar  candidatos.  Por  caso,  puede  serdifícil  conocer  cómo alcanzar  un diseño conalta  cohesión  y  bajo  acoplamiento,  pero  esrelativamente  sencillo  decidir  cuándo  undiseño está más acoplado que otro.La  siguiente  es  una  lista  ilustrativa  deproblemas de optimización de la ingeniería desoftware:• ¿Cuál  es  el  mínimo conjunto  de  casos  detest  que  cubren  todas  las  ramas  de  unprograma?• ¿Cuál es la mejor manera de estructurar laarquitectura de este sistema?• ¿Cuál es el conjunto de requerimientos conel mejor balance entre costo de desarrolloy satisfacción de los clientes?• ¿Cuál  es  la  mejor  asignación  de  recursospara  este  proyecto  de  desarrollo  desoftware?• ¿Cuál  es  la  mejor  secuencia  de  pasos  derefactorización a aplicar en este sistema?Las propiedades descriptas sobre la Ingenieríade Software son precisamente los atributos quehacen a la  aplicación de técnicas basadas  enbúsqueda  tan  atractiva.  Las  técnicas  debúsqueda  metaheurística  son  un  conjunto  dealgoritmos  genéricos  adecuados  para  labúsqueda  de  soluciones  óptimas  o  cuasi-óptimas en problemas con un enorme espaciode  búsqueda  multimodal.   La  aplicación  detécnicas  de  búsqueda  a  problemas  de  laingeniería de software recibe en el estado delarte  el  nombre  de  Ingeniería  de  SoftwareBasada en Búsqueda (Search-Based SoftwareEngineering, SBSE) [1].Los algoritmos metaheurísticos brindan a sususuarios estrategias de búsqueda genéricas, ala vez que requieren, para ser aplicados a unproblema  en  específico,  las  siguientesdefiniciones  (según  [1]):  (a)  la  forma  derepresentación de las soluciones del problema;(b)  una  función de evaluación,  definida paratal representación, que mide la calidad de lassoluciones,  y  (c)  un  conjunto  de  operadorespara manipular esas soluciones.Cabe destacar que, para resolver un problemamediante  metaheurísticas,  no  es  necesariorealizar un modelado algebraico analítico de lamisma manera que se realiza, por caso, en losenfoques  basados  en  programaciónmatemática.  La función de evaluación puedeestar  definida,  por  caso,  mediante  unalgoritmo, o utilizando varios algoritmos parasu  cómputo.  Esta  es  una  ventaja  muyimportante, mayormente en lo que se refiere aexpresividad de los modelos.Según  lo  expuesto  hasta  el  momento,  losproblemas  requieren  soluciones  con  ciertosatributos  o  propiedades  que  pueden  serexpresados  como  funciones  que  mapeanposibles  soluciones  a  valores  numéricosescalares.  Un  enfoque  para  la  optimizacióncomúnmente  usado  es  tomar  esos  atributoscomo  restricciones  para  determinar  lafactibilidad de una solución, mientras que unode ellos es elegido como función objetivo, lacual determina el orden (total) de preferenciade  las  soluciones  factibles.  Este  tipo  deproblemas  de  optimización  se  refieren  comomono-objetivo. Un  enfoque  más  general  es  la  optimizaciónmulti-objetivo,  donde  varios  atributos  seemplean  como  funciones  objetivo  y  se  usanpara definir un orden de preferencia parcial delas  soluciones  factibles.  Por  caso,  en  elproblema  nombrado  más  arriba  sobreencontrar el subconjunto de requerimientos, sedesea  minimizar  el  costo  de  desarrollo  ymaximizar la satisfacción de los clientes. Estosobjetivos,  al  igual  que  en  muchos  otrosproblemas, son de cierta forma contradictoriosy  compiten  entre  sí,  definiendo  sobre  elespacio  de  soluciones  un  orden  parcial,  larelación  de  dominancia,  donde  existen  paresde soluciones que no son comparables a priori.Ante  esta  situación  pueden  tomarsebásicamente dos estrategias para la resolucióndel problema de optimización multi-objetivo:(a) buscar  el  frente  de  Pareto  completo,compuesto por todas las soluciones nodominadas  y  dejar  al  tomador  dedecisiones  la  tarea  de  buscar  en  esefrente la solución que mejor se adecúea  su criterio  (por  caso,  mediante  otroalgoritmo), o bien(b) utilizar  algún  mecanismo  (por  caso,una nueva relación de orden total) quereduzca el frente de Pareto a una únicasolución o a una zona de interés.El  enfoque descripto en el  punto (a)  ha sidoestudiado  en  trabajos  como  [2],  [3].  Unadesventaja importante de este tipo de enfoqueses que la  performance de los algoritmos bajarápidamente  cuando  aumenta  el  número  deobjetivos. Se estima que para una cantidad de4  o  más  objetivos  este  tipo  de  enfoquespresenta  algunos  inconvenientes  difíciles  demitigar,  como  frentes  Pareto-óptimos  muygrandes,  alta  dimensionalidad  que  dificultaencontrar buenas direcciones en la búsqueda, eincapacidad de la relación de dominancia paradistinguir entre vectores objetivo [4].Por otra parte, un mecanismo del tipo de losdescriptos  en  el  punto  (b)  es  utilizarinformación  concerniente  a  las  preferenciasdel tomador de decisiones entre los objetivos,esto  es,  establecer  la  importancia  relativa  delos  objetivos.  Los algoritmos que  incorporanlas  preferencias,  intuición  o  emoción  en  elproceso de optimización reciben el nombre dealgoritmos  basados  en  preferencias  (ABP).Tanto la resolución de problemas multiobjetivocomo  la  utilización  de  preferencias  en  elcontexto de la ISBB han sido identificados enreviews recientes  como  desafíos  y  áreasemergentes [5]–[7].Además de las tres definiciones que ya se handescripto  como requeridas  para  la  aplicaciónde técnicas basadas en búsqueda,  se requiereun  cuarto  mecanismo  para  aplicar  en  estecontexto un ABP: una forma de incorporar lainformación del tomador de decisiones relativaa las preferencias [7]. A grandes rasgos puedenidentificarse  tres  tipos  principales  según  elmomento del  proceso de optimización dondese incorporan las preferencias:  a priori (antesde comenzar el proceso), interactivos (durante)y  a posteriori (después). De ninguna maneraestos  enfoques  son  mutuamente  excluyentes,pudiendo ser combinados de diversas maneras.Ejemplos  de ABP utilizados  en la  ISBB sonlos algoritmos genéticos, siendo estos los másutilizados por un amplio margen, en particularel Algoritmo Genético Interactivo (IGA, de sussiglas en inglés), utilizado en varios trabajos.También pueden encontrarse aplicaciones conACO  (Ant  Colony  Optimization),  NSGA-II(Nondominated  Sorting  Genetic  Algorithm),VEGA (Vector Evaluated Genetic Algorithm),IBEA  (Indicator  Based  EvolutionaryAlgorithm),  HCM  (Hard  C  Mean)  y  DE(Differential Evolution).2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN YDESARROLLO2.1. Reformulación de problemas de la IScomo problemas de búsquedaEl primer paso para aplicar cualquier técnicaexitosamente  es  formular  el  problema  comouno  de  búsqueda/optimización.  En  estesentido,  se  trabaja  junto  a  expertos  de  laindustria del software en la especificación deproblemas de la IS en este formato requerido,adaptando  y  extendiendo  los  supuestos  ycaracterísticas de los problemas del estado delarte,  con  el  objetivo  de  darle  utilidad  a  lassoluciones  que  se  pueden  obtener  con  losdistintos algoritmos disponibles.2.2. Estudio de ABPs en distintos problemasde la ISLa  ISBB  es  una  disciplina  relativamentenueva. Si bien ha cobrado mucha relevancia enlos  últimos  años  [7],  todavía  escasean  losestudios empíricos sobre la habilidad exhibidapor  distintos  métodos  para  resolver  losdistintos problemas de optimización derivadosde la IS. Los ABP no son la excepción a estaregla. De modo que el trabajo principal en estalínea  es  identificar  los  ABP presentes  en  elestado  del  arte  y  aplicarlos  a  aquellosproblemas de la ISBB en los cuales no se tieneregistro de haberse aplicado hasta el momento.Claramente,  el  objetivo  es  realizarcomparaciones respecto de diversos criterios:tiempo,  calidad,  robustez,  facilidad  de  uso,nivel de generalidad, etc. Una dimensión másdel  estudio  es  analizar  cómo  cambia  elcomportamiento de cada ABP según se realicela  incorporación de la  información relativa alas preferencias de manera a priori, interactivao  a  posteriori.  Ejemplos  ABP  en  otrosdominios  que  no  han  sido  aplicados  aúnpueden encontrarse en [8]–[10].2.3. Diseño y desarrollo de nuevosalgoritmosLos algoritmos metaheurísticos disponibles enel  estado  del  arte  pueden  no  ser  adecuadospara  la  resolución  de  ciertas  clases  deproblemas.  Por  caso,  la  metaheurística  PSOoriginal (Particle Swarm Optimization) suponeun espacio de búsqueda continuo,  y  codificalas soluciones en vectores. Esta representaciónno  resulta  adecuada  para  resolver  problemasde  optimización  combinatoria,  como  TSP(Traveling  Salesman  Problem),  donde  lassoluciones son permutaciones de un conjunto.Es  así  que  las  metaheurísticas  puedenreformularse  para  atacar  distintos  problemas.Para el caso de PSO se cuenta con el templatellamado  PSO Canónico  descripto  en  [11],  elcual constituye una generalización de PSO quepuede  especificarse  para  resolver  distintosproblemas.  Es  así  que  para  problemasespecíficos  de  la  ISBB  se  trabaja  en  lograralgoritmos específicos novedosos que mejorena los disponibles en algún aspecto.  Otro tipode algoritmos específicos en los que se trabajaes  en  las  hiperheurísticas,  las  cualesconstituyen  métodos  de  un  nivel  deabstracción  superior  que  buscan  combinardistintas  estrategias  heurísticas  ometaheurísticas  para  la  resolución  de  unproblema o una clase de problemas. Este tipode  algoritmos  aún  no  ha  sido  aplicadoampliamente en la ISBB.2.4. Mecanismos de captación depreferenciasComo ya se dijo, los enfoques de optimizaciónmultiobjetivo basados en preferencias suponenque puede incluirse información del tomadorde  decisiones  para  guiar  la  búsqueda  haciaregiones  prometedoras  del  espacio  desoluciones. Idear mecanismos adecuados paracaptar esta información no es una tarea trivial,y se trabaja en el estudio de los mecanismosdisponibles, y el diseño e implementación denuevos  mecanismos  para  mejorarprincipalmente  la  usabilidad  de  los  métodos.Los  componentes  analizables  de  estosmecanismos  son  principalmente  tres:  lacantidad de interacciones con el usuario, quéinformación se le solicita, y en qué momentodel proceso de optimización [7].3. RESULTADOSOBTENIDOS/ESPERADOSHasta  el  momento  se  ha  resueltosatisfactoriamente  el  problema  del  próximolanzamiento  (Next  Release  Problem,  NRP)mediante  múltiples  algoritmos  evolutivoscomo NSGA-II, IBEA y una versión novedosade  PSO  denominada  FMOPSO  [12],desarrollada  por  los  autores,  escrita  en C++.Además se construyó un prototipo en Pythonpara  obtener  de  forma  exacta  el  frente  dePareto  de  un  problema  NRP  bi-objetivo,utilizando GLPK (GNU Linear ProgrammingKit).Nos  es  necesario  además  desarrollar  unaplataforma  de  pruebas  homogénea  pararealizar  comparaciones  entre  distintos  ABP,utilizados  con  distintos  esquemas  deincorporación de preferencias. Para ello no sedescarta  la  codificación  o  recodificación  dealgunos de los algoritmos en un lenguaje deprogramación de alta performance, como C++.También  se  busca  proponer  mejoras  endistintos  ABP  existentes,  así  como  laadecuación de aquellos que no se encuentranadaptados  para  los  problemas  de  la  ISBBbasada en preferencias.Lograr un primer prototipo de interfaz usablepara  usuarios  no expertos  en  las  técnicas  debúsqueda  heurística,  es  también  un  objetivoesperado.  Este  prototipo  debe  incorporar  laposibilidad  de  realizar  la  carga  de  los  datosnecesarios de los problemas y  la inducción delas preferencias de los usuarios.Finalmente,  se  espera  contar  al  final  delproyecto  con el  conocimiento  necesario  paragenerar  un  ranking de  algoritmos  segúndistintos atributos al ser aplicados a distintosproblemas de la ISBB.4. FORMACIÓN DE RECURSOSHUMANOSLa  investigación  presentada  constituye  laslíneas  fundacionales  de  un  nuevo  grupo  deinvestigación  dentro  de  la  UTN-FRCU,  elGIICIS.  Dos  investigadores  se  encuentranrealizando  su  tesis  de  doctorado.  Uninvestigador  está  desarrollando su  trabajo  deespecialización.  Además  participan  en  elproyecto  dos  becarios  alumnos  de  la  carreraIngeniería  en  Sistemas  de  Información  queinician su formación en la investigación, y dosalumnos realizan su práctica supervisada en elcontexto de esta investigación.5. BIBLIOGRAFÍA[1] M. Harman and B. F. Jones, “Search-based software engineering,” Inf. Softw.Technol., vol. 43, no. 14, pp. 833–839, 2001.[2] A. S. Sayyad, T. Menzies, and H. Ammar, “On the value of user preferences in search-based software engineering: A case study in software product lines,” 2013 35th Int. Conf. Softw. Eng., pp. 492–501, 2013.[3] S. Z. Qasim and M. A. Ismail, “Research problems in Search-Based Software Engineering for many-objective optimization,” in 2017 International Conference on Innovations in Electrical Engineering and Computational Technologies (ICIEECT), 2017, pp. 1–6.[4] M. W. Mkaouer, M. Kessentini, S. Bechikh, and D. R. Tauritz, “Preference-based multi-objective software modelling,” in 2013 1st International Workshop on Combining Modelling and Search-Based Software Engineering, CMSBSE 2013 - Proceedings, 2013, pp. 61–66.[5] M. Harman, S. A. Mansouri, and Y. Zhang, “Search Based Software Engineering: Trends, Techniques and Applications,” ACM Comput. Surv., vol.45, no. 1, p. 11, 2012.[6] M. Harman, S. A. Mansouri, and Y. Zhang, “Search Based Software Engineering: A Comprehensive Analysis and Review of Trends Techniques and Applications,” p. 78, 2009.[7] T. N. Ferreira, S. R. Vergilio, and J. T. de Souza, “Incorporating user preferences in search-based software engineering: A systematic mapping study,” Inf. Softw. Technol., vol. 90, pp. 55–69, 2017.[8] R. Malek, “An agent-based hyper-heuristic approach to combinatorial optimization problems,” Proc. - 2010 IEEE Int. Conf. Intell. Comput. Intell. Syst. ICIS 2010, vol. 3, pp. 428–434, 2010.[9] G. Schweickardt, J. M. G. Alvarez, and C. Casanova, “Metaheuristics approaches to solve combinatorial optimization problems in distribution power systems. An application to Phase Balancing in low voltage three-phase networks,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 76, pp. 1–10, 2016.[10] C. Casanova and G. Schweickardt, “Análisis de las habilidades de Metaheurísticas X-PSO Multiobjetivo mediante Indicadores de Inteligencia de Grupo: Aplicación en el Balance de Carga en Redes Eléctricas de Baja Tensión,” Rev. la Esc. Perfecc. en Investig. Oper., vol. 24, no. 40, pp. 23–42, 2016.[11] M. Clerc, Particle Swarm Optimization.John Wiley & Sons, 2006.[12] C. Casanova et al., “Aproximación del Frente Pareto-Óptimo de un Problema NRP Bi-Objetivo mediante un Algoritmo basado en Enjambres de Partículas,” in Anales VI Seminario Argentina-Brasil de Tecnologías de la Información y la Comunicación, 2018.

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Optimización multiobjetivo basada en preferencias para problemas de la ingeniería de software

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