Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10758| Título: | Priorização automática de atividades de desenvolvimento de software: um estudo de caso |
| Autor(es): | Silveira, Maicon Junior |
| Orientador(es): | Ortoncelli, André Roberto |
| Palavras-chave: | Software - Desenvolvimento Redes neurais (Computação) Inteligência computacional Aprendizado do computador Computer software - Development Neural networks (Computer science) Computational intelligence Machine learning |
| Data do documento: | 4-Dez-2018 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | SILVEIRA, Maicon Junior. Priorização automática de atividades de desenvolvimento de software: um estudo de caso. 2018. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2018. |
| Resumo: | A priorização de atividades de desenvolvimento em empresas de software é comumente realizada de forma arbitrária e subjetiva, com base unicamente na experiência dos funcionários da empresa. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo apresentar um método de priorização automática de atividades de desenvolvimento de software, por meio de um algoritmo que combina o uso de uma Rede Neural Artificial (RNA) com um método de ordenação. Para validar a acurácia do método proposto, foi conduzido um estudo de caso, com dados de atividade fornecidos pela empresa Visual Software. Os experimentos permitiram avaliar a acurácia do método proposto qualitativamente e quantitativamente, gerando resultados satisfatórios, que indicam a viabilidade da implementação do método proposto na empresa alvo do estudo de caso. |
| Abstract: | The prioritization of development activities in software companies commonly is done in an arbitrary and subjective way, based solely on the experience of the company’s employees. In this context, this work aims to present a method of automatic prioritization of software development activities, through an algorithm that combines the use of an Artificial Neural Network (RNA) with an ordering method. To validate the accuracy of the proposed method, a case study was conducted, with activity data provided by Visual Software. The experiments allowed to evaluate the accuracy of the proposed method qualitatively and quantitatively, generating satisfactory results, which indicate the feasibility of implementing the proposed method in the company targeted by the case study. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10758 |
| Aparece nas coleções: | DV - Engenharia de Software |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| DV_COENS_2018_2_7.pdf | 1,08 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.