文献

J-GLOBAL ID：201702230148779447   整理番号：17A1253773

要求割当のためのレビューの多目的とコスト意識型最適化【Powered by NICT】

A multi-objective and cost-aware optimization of requirements assignment for review

著者 (4件)： Li Yan (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Yue Tao (Simula Research Laboratory and University of Oslo, Norway) ,  Ali Shaukat (Simula Research Laboratory, Oslo, Norway) ,  Zhang Li (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CEC  ページ： 89-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 要求の品質を改善するための典型的な方法は,見直しのための適切な利害関係者にそれらを割り当てることである。要求の異なる特性と利害関係者の多様な背景のために,要求割当のための最適解を見つけるのに必要である。既存探索ベース要求割当解は割り当てられた要求に利害関係者のfamiliaritiesを最大化し,各利害関係者の全般的な作業負荷のバランスをとることに焦点を当てた。しかし,費用対効果の高い要求割当解も他の二つの最適化目的を考慮に入れるべきである1)見直しの要求に必要な時間を最小化する,2)見直し作業を実施するのに要した金銭的コストを最小化した。探索問題として要求割当問題を定式化し,すべての五つの最適化目的を考慮した適応度関数を定義した。提案した適応度関数のスケーラビリティを評価するための実世界事例研究と120種の人工問題を用いて六探索アルゴリズムと共に適応度関数を評価するための経験的評価を行った。結果は全体の,著者らの最適化問題は複雑であり,さらに多目的探索アルゴリズムの使用を正当化することを示し,速度拘束された多目的パーティクルスワーム最適化(SMPSO)アルゴリズムは,全探索アルゴリズムの中で最良であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  アルゴリズム ,  割当問題 ,  *最適化 ,  定式化 ,  品質 ,  最適化問題 ,  探索問題
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  経験的評価 ,  探索アルゴリズム ,  適応度関数 ,  費用対効果 ,  最適解 ,  利害関係者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 割当 ,  レビュー ,  コスト意識 ,  最適化