INNOVACIÓN E INTEGRACIÓN DE MÉTODOS PARA EL DESARROLLO Y GESTIÓN CUANTITATIVA DE PROYECTOS SOFTWARE  (IN2GESOFT)

Este proyecto coordinado pretende introducir nuevos métodos en la gestión de proyectos de ingeniería del software, integrando diferentes técnicas cuantitativas y cualitativas en los procesos de gestión. El propósito subyacente a los tres subproyectos participantes es la generación de información adecuada para la actuación eficiente en la dirección del proyecto. Los temas que se investigan están relacionados con la toma de decisiones en entornos dinámicos y sistemas complejos, las pruebas del software y el análisis de las estrategias de gestión para la valoración de procesos del software en las diferentes fases de la producción del mismo.

El proyecto crea un marco metodológico, conceptual y herramientas de soporte que facilita la toma de decisiones en la gestión de proyectos software y permite evaluar el riesgo e incertidumbre asociado a diferentes alternativas de gestión antes de llevarlas a cabo. Para ello es necesario definir una taxonomía de modelos software que reflejen la realidad actual de dichos proyectos. Puesto que las pruebas del software son uno de los procesos más críticos y costosos encaminados a garantizar la calidad y fiabilidad del software, se aborda la investigación en automatización del proceso de pruebas del software mediante el desarrollo de nuevas técnicas de generación de casos de prueba basados principalmente en técnicas metaheurísticas. El sistema software permitirá la integración de estas técnicas y de la información necesaria de gestión desde las primeras fases del ciclo de vida de la construcción de un producto software hasta las últimas como pruebas de regresión y mantenimiento.

El conjunto de técnicas que investigamos incluyen el uso de análisis estadístico y de diseño experimental para la obtención de métricas en la fase de análisis, la aplicación de las redes bayesianas a los procesos de decisión, la aplicación de los estándares de evaluación de procesos y modelos de calidad, la utilización de algoritmos metaheurísticos y técnicas de predicción para optimizar recursos y mejorar las pruebas, las técnicas de visualización para construir cuadros de mando, modelos híbridos para la simulación de procesos y otras.

INNOVATION AND INTEGRATION OF METHODS FOR THE DEVELOPMENT AND QUANTITATIVE MANAGEMENT OF SOFTWARE PROJECTS (IN2GESOFT)

This coordinated project intends to introduce new methods in software engineering project management, integrating different quantitative and qualitative technologies in the management processes. The underlying intention to all three subprojects participants is the generation of information adapted for the efficient performance in the directing of the project. The topics that are investigated are related to the capture of decisions in dynamical environments and complex systems, software testing and the analysis of the management strategies for the process assessment of the software in its different phases of the production.

The project sets up a methodological, conceptual framework and supporting tools that facilitate the decision-making in the software project management and allows us to evaluate the risk and uncertainty associated to different alternatives of management before leading them to end. For it is necessary to define a taxonomy of software models so that they reflect the current reality of the projects. Since the software testing is one of the most critical and costly processes directed to guarantee the quality and reliability of the software, we undertake the research on the automation of the process of software testing by means of the development of new technologies test case generation, mainly based in metaheuristic techniques. The software system developed will allow the integration of these technologies, and the management information needed, from the first phases of the cycle of life in the construction of a software product up to the last ones such as regression tests and maintenance.

The set of technologies that we investigate include the use of statistical analysis and of experimental design for obtaining metrics in the phase of analysis, the application of the bayesian nets to the decision processes, the application of the standards of process evaluation and quality models, the utilization of metaheuristicss algorithms and technologies of prediction to optimize resources, the technologies of visualization to construct control dashboards, hybrid models for the simulation of processes and others.