Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 aurelio.pdf: 7052556 bytes, checksum: 209649285da9d7e9789f5576368e72c7 (MD5) Previous issue date: 2013-03-26 / The quality of software design is directly related to the decisions taken during its execution, because wrong decisions may cause significant damage in a software project. Among the decisions to be performed by a software engineer, an important one would be the selection of technologies to be applied to software projects. Usually, these decisions are made taking into account the experience of the professionals involved in the task. Thus, we limit the exploration of other possibilities that could be most appropriate for such scenario, what could be offered by a scientific approach to support this decision making. This thesis presents a framework for instantiation of software technologies selection techniques by using search-based strategies. For this, the Software Technologies Selection Problem (STSP) was modeled as a combinatorial optimization problem (Minimum Dominanting Set) with the purpose of to attend different and real scenarios of Software Engineering. The proposed framework for the STSP was idealized as a mechanism to support software engineers who are not able to use other generic optimization frameworks in a software project due to tight deadlines and limited resources. It was designed to be integrated with the main meta-heuristic optimization frameworks, such as JMetal and Opt4J, that implement a large number of meta-heuristics. To analyze the feasibility of the proposed modeling and the developed framework, two case studies were conducted in complex and real optimization problems: (i) selection of model-based testing techniques; (ii) selection of requirements elicitation technique for critical embedded systems. The studies were performed using different meta-heuristics and their results indicate their feasibility to support the selection of software technologies. / A qualidade de um projeto de software está diretamente relacionada com as decisões tomadas durante suas diversas fases, pois decisões equivocadas podem causar danos significativos no projeto. Entre as decisões de um engenheiro de software, pode ser citada a escolha de tecnologias a serem aplicadas em um projeto de software. Geralmente estas decisões são tomadas levando-se em conta a experiência dos profissionais envolvidos nas tarefas. Assim, deixa-se de explorar outras soluções mais adequadas para tal cenário, algo que uma abordagem científica de apoio a tal seleção poderia oferecer. O trabalho apresenta um framework para instanciação de técnicas de seleção de tecnologias de software baseado em estratégias de busca. Para isso, o Problema de Seleção de Tecnologias de Software, do inglês Software Technologies Selection Problem (STSP) foi modelado como um problema de otimização combinatória (Conjunto Dominante Mínimo) com o objetivo de atender diferentes cenários reais de Engenharia de Software. O framework proposto para STSP foi idealizado como um mecanismo de apoio aos engenheiros de software que possuiriam dificuldades em usar outros frameworks de otimização genéricos durante um projeto de software, devido a prazos curtos e recursos limitados. Tal framework foi desenvolvido para ser integrado com os principais frameworks de meta-heurística de otimização identificados na literatura técnica, como JMetal e Opt4J, que implementam um grande número de meta-heurísticas. Para analisar a viabilidade da modelagem proposta para o STSP e do framework desenvolvido, foram realizados dois estudos de casos em problemas de otimização do mundo real: (i) seleção de técnicas de teste baseado em modelos; (ii) seleção de técnicas de elicitação de requisitos para sistemas embarcados. Os estudos foram realizados utilizando diferentes meta-heurísticas. Os resultados indicam sua viabilidade de apoio à seleção de tecnologias de software.