Otimização heurística aplicada à seleção de portfólio de projetos de software

Figueiredo, Fábio Vitorino

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dc.contributor.advisor	Barros, Márcio de Oliveira
dc.contributor.author	Figueiredo, Fábio Vitorino
dc.date.accessioned	2019-04-29T21:49:35Z
dc.date.available	2019-04-29T21:49:35Z
dc.date.issued	2011-09-30
dc.identifier.citation	FIGUEIREDO, Fábio Vitorino. Otimização heurística aplicada à seleção de portfólio de projetos de software. 2011. 79f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (2003-), Rio de Janeiro, 2011.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/12754
dc.description	Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2011/07.	pt_BR
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Otimização heurística aplicada à seleção de portfólio de projetos de software	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.referee	Barros, Márcio de Oliveira
dc.contributor.referee	Araujo, Renata Mendes de
dc.contributor.referee	Rocha, Ana Regina Cavalcanti da
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Portfolio Selection	pt_BR
dc.subject.en	Project Selection	pt_BR
dc.subject.en	Combinatorial Optimization	pt_BR
dc.description.abstracten	This research proposes a heuristic approach to allow a software project portfolio selection technique to be used on scenarios with a large number of candidate projects to compose the portfolio. While the original technique is based on analyzing all possible project combinations for selecting the best one, we propose using a genetic algorithm to partially explore this search space and select an efficient project combination. We present an experimental study that compares the proposed heuristic with a local search technique (Hill Climbing Random Restart) and a non-systematic search technique (Random Search). Its results confirm that the project portfolio technique can be used in large scale and that the proposed heuristic presents better results than the other search strategies selected to be part of the experimental study.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Este trabalho de pesquisa propõe uma heurística que permite que uma técnica de apoio à seleção de portfólio de projetos de software seja aplicada em cenários com grande número de projetos candidatos. Enquanto a técnica original se baseia na análise de todas as combinações possíveis dos projetos para posterior seleção da melhor combinação, propomos o uso de um algoritmo genético para explorar parcialmente o conjunto destas alternativas e selecionar uma combinação viável sob o aspecto da relação risco/retorno do portfólio. A pesquisa apresenta um estudo experimental que compara a heurística proposta com uma técnica de busca local multi-partida (Hill Climbing Random Restart) e uma técnica de busca não-sistemática (Random Search). Os resultados do estudo confirmam que a técnica de seleção de portfólio de projetos de software pode ser utilizada em larga escala e que a heurística proposta apresenta melhores resultados que as outras estratégias de busca.	pt_BR
dc.subject.pt	Seleção de Portfólios	pt_BR
dc.subject.pt	Seleção de Projetos	pt_BR
dc.subject.pt	Otimização Combinatória	pt_BR