Generación automática de la planificación de la entrega en desarrollo de software agil, asignación de historias de usuario a los desarrolladores usando algoritmos genéticos

En el desarrollo de aplicaciones softwareusando metodologías ágiles, la asignación de las tareas de desarrollo es una actividad fundamental, de ella depende el éxito del desarrollo del proyecto, asignar las tareas de desarrollo a la persona correcta, enel tiempo adecuado y de forma óptima, puede tra...

Full description

Autores:: Vera-Rivera, F. H.
Barbosa Mora, Jose Luis
Gaona, Carlos

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER

Repositorio:: Repositorio Digital UFPS

Idioma:: eng

Description
Summary:	En el desarrollo de aplicaciones softwareusando metodologías ágiles, la asignación de las tareas de desarrollo es una actividad fundamental, de ella depende el éxito del desarrollo del proyecto, asignar las tareas de desarrollo a la persona correcta, enel tiempo adecuado y de forma óptima, puede traer una reducción en eltiempo de desarrollo y en los costos del proyecto. El problema de la planificacióny asignación de tareas a recursos o personas, conocido como “scheduling” ha sido abordado desde diferentes enfoques y disciplinas, por ejemplo: la investigación de operaciones, la programación numérica y la programación lineal. En este trabajo se aborda este problema aplicado al desarrollo de software ágil, donde se busca asignar de forma automática y óptima las historias de usuario que deben implementar en una iteración (sprint)el equipo de desarrollo, teniendo en cuenta las características propias del equipo, por ejemplo, su experiencia (desarrollador junior, senior o novato). Se propone un algoritmo genético que genera la asignación de tareas para la iteración(sprint)de desarrollo. Se realizó la validación del algoritmo propuesto en un caso de estudioreal, se pudo observar que el resultado obtenido mejoraconsiderablemente al obtenido por el líder del proyecto. En el caso de estudio real se redujo el tiempo estimado dedesarrollo de 99 horas a 87 horas(12%), siendo una diferencia importante que representa ahorros en los costos del proyecto. Como trabajo futuro se pretende usar casos reales más complejos, con más desarrolladores e historias para validar el método propuesto.

Generación automática de la planificación de la entrega en desarrollo de software agil, asignación de historias de usuario a los desarrolladores usando algoritmos genéticos

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