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dc.contributor.authorDitomaso, André
dc.date.accessioned2019-09-06T12:34:17Z
dc.date.available2019-09-06T12:34:17Z
dc.date.issued2014-12-05
dc.identifier.citationDITOMASO, André. Um conjunto de abordagens para a geração da matriz de rastreabilidade de requisitos com suporte de técnicas de inteligência computacional. 2014. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2014. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11782.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11782
dc.description.abstractContext: Problems in requirements management is considered one of the causes for system failures. One of the activities that helps the requirements management, making it more effective, is the requirement traceability. One of the most important artefacts to determine and monitor the traceability of requirements is the Requirements Traceability Matrix. Nonetheless, establish and maintain the Requirements Traceability Matrix is an extremely laborious and error prone task. Objective: The objective of this thesis is to present a set of approaches that allow to generate the Requirements Traceability Matrix in an automated way, using computational intelligence techniques that allows the generation of more accurate links. Methodology: The proposed approaches explore functional requirements data and natural language processing solutions for determining the traceability matrix. From some experimental studies, the approaches were refined and combined with computational intelligence techniques to increase the accuracy of the traceability links. Results: Four approaches were proposed. The first approach considers that that the dependence of the requirements is related to the data manipulated by them. The second approach explores the use of natural language processing. The third approach combines the previous two approaches with fuzzy systems. Finally, the fourth approach uses artificial neural networks taking the data from the first two proposed approaches as input data. The experimental studies produced satisfactory results for the traceability links determined by the proposed approaches. Case studies were also conducted to evaluate the use of the approaches in the industry. Conclusions: The obtained results support the thesis defended in this research, demonstrating that the use of computational intelligence techniques improves accuracy in traceability links. links.eng
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectRastreabilidade de requisitospor
dc.subjectMatriz de rastreabilidade de requisitospor
dc.subjectEngenharia de software experimentalpor
dc.subjectRequirements traceabilityeng
dc.subjectRequirements traceability matrixeng
dc.subjectExperimental software engineeringeng
dc.titleUm conjunto de abordagens para a geração da matriz de rastreabilidade de requisitos com suporte de técnicas de inteligência computacionalpor
dc.title.alternativeA set of approaches for generating the requirements traceability matrix supported by computational intelligence techniqueseng
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Fabbri, Sandra Camargo Pinto Ferraz
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2204086299921323por
dc.description.resumoContexto: Problemas no gerenciamento de requisitos são apontados como uma das principais causas do insucesso dos sistemas. Uma das atividades que ajudam a garantir gerenciamento de requisitos de forma eficaz é a rastreabilidade de requisitos. Um dos artefatos mais importantes para a determinar e acompanhar a rastreabilidade dos requisitos é a Matriz de Rastreabilidade de Requisitos. Apesar disso, estabelecer e manter a Matriz de rastreabilidade de requisitos é tarefa extremamente trabalhosa e sujeita a erros. Objetivo: O objetivo desta tese é apresentar um conjunto de abordagens que possibilitam gerar a Matriz de Rastreabilidade de Requisitos de forma automatizada, sendo que dentre elas utilizam-se técnicas de inteligência computacional que propiciam a geração de links mais acurados. Metodologia: As abordagens propostas exploram os dados dos requisitos funcionais e soluções de processamento de linguagem natural para determinação da matriz de rastreabilidade. A partir de experimentos essas abordagens foram refinadas e combinadas com técnicas de inteligência computacional para aumentar a acurácia nos links de rastreabilidade. Resultados: Quatro abordagens foram propostas. Uma delas explora o fato de que a dependência dos requisitos está associada aos dados manipulados por eles. Outra explora o uso de processamento de linguagem natural. A terceira combina as duas abordagens anteriores com sistemas fuzzy. Por fim a quarta abordagem utiliza redes neurais artificiais tendo como entrada os dados das duas primeiras abordagens propostas. Os estudos experimentais conduzidos produziram resultados satisfatórios relativos aos links de rastreabilidade determinados pelas abordagens. Também foram realizados estudos de caso para avaliar o uso das abordagens na indústria. Conclusões: os resultados alcançados corroboram a tese defendida nesta pesquisa, comprovando que o uso de técnicas de inteligência computacional melhora a acurácia nos links de rastreabilidade.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOpor
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/6671188693231155por


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