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2008_jarley_nobrega_disseracao.pdf.jpgAn integrated cost model for product line engineeringNóbrega, Jarley Palmeira-Dentro da comunidade de desenvolvimento de software, o processo de reutilizar artefatos ao invés de construí-los do zero – normalmente conhecido como reuso de software – tem se mostrado uma maneira efetiva de evitar os problemas associados ao estouro de orçamentos e cronogramas de projeto. Apesar do imenso potencial, a adoção de reuso em larga escala ainda não prevalece dentro das organizações. Entre os fatores que contribuem para isso, estão os obstáculos econômicos enfrentados pelas empresas, com uma clara preocupação sobre os custos para desenvolver software para e com reuso. Atualmente, as decisões relacionadas com reuso são tratadas sob um ponto de vista econômico, devido ao fato do desenvolvimento de software reutilizável ser considerado pelas organizações como um investimento. Além disso, a adoção de linhas de produto de software dentro desse contexto traz à tona alguns inibidores de reuso, como por exemplo, a aplicação dos modelos de custo para reuso de forma restrita, a falta de uma estratégia para a análise de investimentos, e o fato que poucos modelos de custo possuem uma abordagem baseada na utilização de cenários de reuso. Nesse contexto, esse trabalho apresenta um modelo integrado de custo para engenharia de linhas de produto, com o objetivo de auxiliar as organizações em seus processos de tomada de decisões na avaliação de investimentos em reuso. Os fundamentos para o modelo foram baseados em uma vasta pesquisa sobre modelos de custo para reuso e sua especialização para linhas de produto de software. O modelo apresenta a definição de funções de custo e benefícios, cenários de reuso e uma estratégia de investimento para linhas de produto. Também é apresentado um modelo de simulação baseado na técnica de Monte Carlo. Por último, um estudo de caso discute os resultados de dentro do contexto de um projeto real de desenvolvimento de software, onde o modelo foi aplicado.
2015_jarley_nobrega_tese.pdf.jpgUm método de aprendizagem sequencial com filtro de Kalman e Extreme Learning Machine para problemas de regressão e previsão de séries temporaisNóbrega, Jarley Palmeira-Em aplicações de aprendizagem de máquina, é comum encontrar situações onde o conjunto de entrada não está totalmente disponível no início da fase de treinamento. Uma solução conhecida para essa classe de problema é a realização do processo de aprendizagem através do fornecimento sequencial das instâncias de treinamento. Entre as abordagens mais recentes para esses métodos, encontram-se as baseadas em redes neurais do tipo Single Layer Feedforward Network (SLFN), com destaque para as extensões da Extreme Learning Machine (ELM) para aprendizagem sequencial. A versão sequencial da ELM, chamada de Online Sequential Extreme Learning Machine (OS-ELM), utiliza uma solução recursiva de mínimos quadrados para atualizar os pesos de saída da rede através de uma matriz de covariância. Entretanto, a implementação da OS-ELM e suas extensões sofrem com o problema de multicolinearidade entre os elementos da matriz de covariância. Essa tese introduz um novo método para aprendizagem sequencial com capacidade para tratar os efeitos da multicolinearidade. Chamado de Kalman Learning Machine (KLM), o método proposto utiliza o filtro de Kalman para a atualização sequencial dos pesos de saída de uma SLFN baseada na OS-ELM. Esse trabalho também propõe uma abordagem para a estimativa dos parâmetros do filtro, com o objetivo de diminuir a complexidade computacional do treinamento. Além disso, uma extensão do método chamada de Extended Kalman Learning Machine (EKLM) é apresentada, voltada para problemas onde a natureza do sistema em estudo seja não linear. O método proposto nessa tese foi comparado com alguns dos mais recentes e efetivos métodos para o tratamento de multicolinearidade em problemas de aprendizagem sequencial. Os experimentos executados mostraram que o método proposto apresenta um desempenho melhor que a maioria dos métodos do estado da arte, quando medidos o de erro de previsão e o tempo de treinamento. Um estudo de caso foi realizado, aplicando o método proposto a um problema de previsão de séries temporais para o mercado financeiro. Os resultados confirmaram que o KLM consegue simultaneamente reduzir o erro de previsão e o tempo de treinamento, quando comparado com os demais métodos investigados nessa tese.