| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Almeida, Rodrigo Bonifácio de | - |
| dc.contributor.author | Neves, João Gabriel Lima | - |
| dc.identifier.citation | NEVES, João Gabriel L. Estudo empírico sobre performance do módulo NSGA-III na ferramenta DCT. 2021. x, 32 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Manter sistemas de software complexos é uma tarefa desafiadora e que consome bastante tempo. É necessário para tal que desenvolvedores tenham uma boa compreensão de como um sistema é decomposto e como suas features foram implementadas. Trabalhos anteriores demonstraram que ferramentas de clusterização de software (SMCs) facilitam consideravelmente os desenvolvedores no processo de dar manutenção em código. No entanto apesar da literatura sobre o assunto ter evoluído bastante nos últimos 20anos, ainda há poucas ferramentas disponíveis publicamente, e mesmo essas ferramentas não escalam bem para cenários grandes, principalmente quando optimizando multi-objetivos. Uma dessas ferramentas publicas que apresenta uma abordagem multi-objetiva é a Ferramenta de Clusterização Draco(DCT), apresenta soluções viáveis para sistemas de software composto até mesmo de mais de 1000 módulos. esse estudo empírico visa introduzir ao DCT uma abordagem many-objetiva para o problema e verificar como ela se compara com a abordagem multi-objetiva previamente implementada do DCT. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Software | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Análise de agrupamento (Estatística) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Algoritmos genéticos | pt_BR |
| dc.title | Estudo empírico sobre performance do módulo NSGA-III na ferramenta DCT | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2022-06-27T22:10:29Z | - |
| dc.date.available | 2022-06-27T22:10:29Z | - |
| dc.date.submitted | 2021-05-31 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/31236 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Maintaining complex software systems is a challenging and time-consuming task. It is necessary for this that developers have a good understanding of how a system is decomposed and how its features were implemented. Previous work has shown that software clustering tools (SMCs) considerably ease developers in the process of maintaining code. However, despite the fact that the literature on the subject has evolved considerably in the last 20 years, there are still few tools available publicly, and even these tools do not scale well for large scenarios, especially when optimizing multi-objectives. One of these public tools that presents a multi-objective approach is the Draco Clustering Tool(DCT), it presents viable solutions for software systems composed even of more than 1000 modules. this empirical study aims to introduce the DCT to a many-objective approach to the problem and to see how it compares with the previously implemented multi-objective approach of the DCT. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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