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Title: Uma abordagem de apoio à decisão para formação de múltiplas equipes em projetos ágeis de software.
Other Titles: A decision support approach to building multiple teams in agile software projects.
???metadata.dc.creator???: COSTA, Antonio Alexandre Moura.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: ALMEIDA, Hyggo Oliveira de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: ARAÚJO, Joseana Macedo Fechine Régis de.
???metadata.dc.contributor.referee2???: COSTA , Evandro de Barros.
???metadata.dc.contributor.referee3???: PERKUSICH , Mirko Barbosa.
???metadata.dc.contributor.referee4???: KULESZA, Uira.
Keywords: Software;Algoritmo Genético;Projetos Ágeis - Formação de Equipes;Genetic Algorithm;Agile Projects - Team Building
Issue Date: 25-Feb-2019
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: COSTA, A. A. M. Uma abordagem de apoio à decisão para formação de múltiplas equipes em projetos ágeis de software. 2019. 146 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019.
???metadata.dc.description.resumo???: Metodologias ágeis surgiram como uma forma de gestão e desenvolvimento baseadas em uma abordagem incremental para atender às demandas dos clientes e seus projetos. O Scrum é um arcabouço para gerenciamento e desenvolvimento ágil de projetos de software, centrado no conceito de equipe, com o intuito de entregar valor de negócio. Um dos maiores desafios, não só das empresas de software, mas da indústria como um todo, está focado na formação de equipes. Tradicionalmente, a formação de equipe para projetos de software é um processo não automatizado, dependente da ação humana e sujeito a erros. A complexidade desse pro- cesso se torna ainda maior quando se considera a distribuição de pessoas, dentro de uma mesma organização, em diversas equipes, com diferentes demandas de competência e experiência, o que é denominado na literatura de Formação de Múltiplas Equipes. O objetivo geral da pesquisa ora descrita, consiste na concepção de uma abordagem de apoio à decisão para formação de múltiplas equipes para projetos ágeis de software, mais especificamente, que seguem o Scrum, a partir da realocação dos recursos humanos disponíveis na empresa. A abordagem proposta utiliza algoritmos genéticos para sugerir equipes, formadas a partir de perfis técnicos gerados durante a execução de projetos de software internos à empresa. Para validação do trabalho, foi gerada uma base de dados históricos a partir de informações reais de 12 projetos de desenvolvimento de software e 52 desenvolvedores distintos. A abordagem foi executada e validada em 13 diferentes cenários criados a partir dos dados da base. Com o auxílio de gestores de projetos ágeis, a abordagem foi avaliada resultando em uma média de 86,4% de Precisão em relação às equipes escolhidas pelos gestores. Além disto, obteve-se uma média de 75% de aceitação em relação às equipes recomendadas.
Abstract: Agile methodologies have emerged as a form of management and development, based on an incremental approach to satisfy customers demands and their projects. Scrum is a framework for management and agile development of software projects, centered on the team concept, aiming to deliver business value. One of the greatest challenges, not only for software companies, but also for industry as a whole, is focused on team formation. Traditionally, software project team formation is a human based non automated process, susceptible to errors. The process complexity becomes even greater when we consider the distribution of people, within the same organization, in several teams, with different demands of competence and experience, which is called multiple teams formation problem. The overall objective of this research is to design a decision support approach to form multiple teams for agile software projects, specifically, those following Scrum, from the reallocation of human resources available in the company. The proposed approach uses genetic algorithm to suggest teams, derived from technical profiles generated during the execution of the company software projects. The validation was performed with a historical database generated from real world data from 12 software development projects and 52 different developers. The approach was executed and validated in 13 different scenarios created from the database. Afterward, it was evaluated with the support of four agile project managers and as result it reached an average of 86.4 % of Precision. In addition, an average of 75 % of acceptance was obtained.
Keywords: Software
Algoritmo Genético
Projetos Ágeis - Formação de Equipes
Genetic Algorithm
Agile Projects - Team Building
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/10670
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ANTÔNIO ALEXANDRE MOURA COSTA - TESE (PPGCC) 2019.pdf3.63 MBAdobe PDFView/Open


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