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

  • Fredy Humberto Vera-Rivera Universidad Francisco de Paula Santander
  • Jose Luis Barbosa-Mora Universidad Pontificia Bolivariana
  • Carlos Mauricio Gaona-Cuevas Universidad del Valle
Palabras clave: Planificación de la entrega, agile scheduling, prácticas ágiles, algoritmo genético, spring backlog, desarrollo de software ágil

Resumen

En el desarrollo de aplicaciones software, 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, en el tiempo adecuado y de forma óptima, puede traer una reducción en el tiempo de desarrollo y en los costos del proyecto.  El problema de la programación y asignación de tareas a recursos o personas, conocido “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 o 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 o Sprint de desarrollo. Se realizó la validación del algoritmo propuesto en un caso de estudio, se pudo observar que el resultado obtenido es muy similar al obtenido por una persona experta.

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Publicado
2020-06-05
Cómo citar
[1]
F. H. Vera-Rivera, J. L. Barbosa-Mora, y C. M. Gaona-Cuevas, «Generación automática de la planificación de la entrega en desarrollo de software agil, asignación de historias de usuario a los desarrolladores usando algoritmos genéticos», Aibi revista investig. adm. ing., vol. 8, n.º 2, pp. 29-38, jun. 2020.
Sección
Artículos de Investigación