Tese de mestrado integrado. Engenharia Civi l- Estruturas. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 208

Submitted by Nayara Passos (nayara.passos@ufpe.br) on 2015-03-13T13:04:40Z No. of bitstreams: 2 TESE Yaguaratã Cerqueira Cavalcanti.pdf: 2989671 bytes, checksum: cdde3d6cea6de1cabb90748865421b78 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:04:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Yaguaratã Cerqueira Cavalcanti.pdf: 2989671 bytes, checksum: cdde3d6cea6de1cabb90748865421b78 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014 / The efficient management of Change Requests (CRs) is fundamental for successful software maintenance; however the assignment of CRs to developers is an expensive aspect in this regard, due to the time and expertise demanded. To overcome this, researchers have proposed automated approaches for CR assignment. Although these proposals present advances to this topic, they do not consider many factors inherent to the assignments, such as: developers’ workload, CRs severity, interpersonal relationships, and developers know-how. Actually, as we demonstrate in this work, CR assignment is a complex activity and automated approaches cannot rely on simplistic solutions. Ideally, it is necessary to consider and reason over contextual information in order to provide an effective automation. In this regarding, this work proposes, implements, and validates a context-aware architecture to automate CR assignment. The architecture emphasizes the need for considering the different information available at the organization to provide a more context-aware solution to automated CR assignment. The development of such architecture is supported by evidence synthesized from two empirical studies: a survey with practitioners and a systematic mapping study. The survey provided us with a set of requirements that automated approaches should satisfy. In the mapping study, in turn, we figured out how state-of-the-art approaches are implemented in regarding to these requirements, concluding that many of them are not satisfied. In addition, new requirements were identified in this mapping study. For the implementation of the proposed architecture, we developed a strategy to automate CR assignments which is based on two main components: a Rule-Based Expert System (RBES) and an Information Retrieval (IR) model. The strategy coordinately applies these two components in different steps to find the potential developer to a CR. The RBES takes care of the simple and complex rules necessary to consider contextual information in the assignments, e.g., to prevent assigning a CR to a busy or unavailable developer. Since these rules vary from one organization/project to another, the RBES facilitates their modification for different contexts. On the other hand, the IR model is useful to make use of the historical information of CR assignments to match CRs and developers. Results from the validation study showed that our solution is promising. It is, by comparing the solution with an approach that uses only a machine learning algorithm, such as the Support Vector Machine (SVM), we could improve the accuracy of assignments by almost 50%. The analysis of the solution’s payoff also pointed that such an accuracy is able to pay for the efforts necessary to deploy the solution.-------------------------------------O gerenciamento eficiente de solicitações de mudança (SM) é fundamental para o sucesso das atividades de manutenção e evolução de software. Entretanto, a atribuição de SMs a desenvolvedores é um aspecto custoso desse gerenciamento, pois demanda tempo e conhecimento apropriado do projeto de software. Várias pesquisas já propuseram métodos de atribuição automática de SMs. Embora representem avanços na área, existem fatores inerentes a atribuição de SMs que não são considerados nessas pesquisas e são essenciais para a automação. Como demonstrado nesse trabalho, a atribuição automática deve, por exemplo, considerar a carga de trabalho, a experiência e o conhecimento dos desenvolvedores, a prioridade e a severidade das SMs, a afinidade dos desenvolvedores com os problemas descritos nas SMs, e até mesmo os relacionamentos interpessoais. Para tornar esse cenário ainda mais complexo, esses fatos podem variar de acordo com o projeto de software que está sendo desenvolvido. Assim, uma solução para o problema de atribuição de SMs depende de informações contextuais. Assim, esse trabalho propõe, implementa e valida uma solução arquitetural sensível ao contexto para atribuição automática de SMs. Dado o aspecto contextual da solução, a arquitetura considera diversas fontes de informações presentes na organização, assim como a necessidade de se desenvolver algorítimos que implementem diferentes estratégias de atribuição. Nossa proposta de solução é embasada em resultados de duas pesquisas quantitativas: um estudo de mapeamento sistemático da literatura, e uma pesquisa de questionário com desenvolvedores de software. Esse último forneceu um conjunto de requisitos que a solução automatizada deve satisfazer para que as estratégias de atribuição sejam atendidas, enquanto o mapeamento da literatura identificou técnicas, algoritmos, e outros requisitos necessários a automação. A implementação da arquitetura segue uma estratégia de automação, definida nesse trabalho, que possui dois componentes principais: um sistema especialista baseado em regras (SEBR); e um modelo de recuperação de informação (MRI) com técnicas de aprendizagem. Em nossa estratégia, esses dois componentes são executados alternadamente em momentos diferentes a fim de atribuir uma SM automaticamente. O SEBR processa regras, considerando informações contextuais do projeto de software e da organização que o desenvolve. O MRI é utilizado para fazer o casamento entre SMs e desenvolvedores de acordo com o histórico de atribuições. Os resultados do estudo de validação apontaram que a solução é promissora. Isto é, ao compararmos nossa solução com uma abordagem que utiliza apenas um algoritmo de aprendizado de máquina, como o Support Vector Machine (SVM), pudemos melhorar em quase 50% a acurácia de atribuição. Já a análise de custo de implantação apontou que a acurácia atingida pela solução possui um bom custo benefício.

A caracterização das cargas do tráfego é de grande importância para o dimensionamento de pavimentos, bem como para a quantificação do desempenho para fins de gerência de pavimentos. A utilização de abordagens empíricas para determinar os efeitos das cargas do tráfego nas estruturas de pavimentos, datadas dos anos 1960, apresentam sérias limitações, pois seus resultados são válidos somente para os mesmos, ou muito similares, fatores intervenientes que prevaleciam quando do seu desenvolvimento. Os fatores relativos às solicitações do tráfego e às características dos veículos (tipo de eixo, tipo de rodagem, pressão de enchimento dos pneus e tipo de suspensão) são bem diferentes, atualmente, daquelas existentes há 50 anos. Tendo em vista que os modelos de desempenho são importantes ferramentas dos sistemas de gerência de pavimentos (SGP) para prever a evolução da condição ao longo do tempo e/ou tráfego acumulado e, portanto, dependentes de uma consistente caracterização do tráfego, o objetivo desta pesquisa foi analisar os efeitos da caracterização do tráfego sobre o desempenho dos pavimentos, a partir da geração de modelos estatísticos baseados no conceito proposto pelo método da AASHTO 2002, de espectros de carga por eixo dos veículos comerciais de carga, comparando-os com o conceito de equivalência de carga, desenvolvido a partir do AASHO Road Test na década de 1950. Dados de pesagens realizadas no ano de 2008 no Posto de Pesagem de Veículos da SP-160 Rodovia dos Imigrantes, km 28, pista Sul, foram utilizados para o desenvolvimento dos espectros de carga e posterior modelagem. Testes estatísticos e práticos foram realizados para determinar a variabilidade mensal dos Fatores de Veículos (FV) em relação ao valor médio do ano de 2008. Apesar da análise estatística com a aplicação do teste Kolmogorov-Smirnov (K-S) ter apresentado diferenças significativas entre os espectros mensais e anuais, a variação observada nos fatores de tráfego não resultou em diferenças práticas na espessura final do pavimento. Os modelos estatísticos foram desenvolvidos separadamente para cada classe de veículo e de eixos que o compunha, tendo sido usadas distribuições de probabilidade Log-normal e Weibull para modelar os espectros de carga. Os parâmetros dos modelos foram obtidos através do método dos mínimos quadrados, complementado com a realização de testes K-S e Qui-quadrado, destacando-se a obtenção de coeficientes de determinação (R2) superiores a 0,90. A comparação entre os resultados previstos pelos modelos e os dados originais, feita tanto pela abordagem empírica como empírico-mecanística, com uso dos programas computacionais ELSYM5 e MEPDG, evidencia o modelo Weibull como o mais indicado para aplicação em rodovias brasileiras com características de tráfego semelhantes às da Rodovia dos Imigrantes. / The characterization of traffic loads is of great importance for pavement design, as well as for the measurement of performance in a pavement management system. The use of empirical approaches to determine the effects of traffic load on pavement structures, dating from the 1960\'s, presents serious limitations, since its results are just valid for the same or very similar intervening factors that prevailed at the time of its development. The traffic load factors and vehicle characteristics (axle type, tire type, tire inflation pressure, and suspension type) are quite different today from those existing 50 years ago. Given that the performance models are important tools of pavement management systems (PMS) to predict the evolution of pavement condition over time and/or accumulated traffic and therefore dependent on a consistent characterization of the traffic, the objective of this research was to analyze the effects of traffic characteristics on pavement performance through the generation of statistical models based on the concept proposed by the AASHTO 2002 method, axle load spectra of commercial vehicles, comparing them with the concept of load equivalence factor, developed through the AASHO Road Test in the 1950s. Data collected in 2008 in a weighing station located on Immigrant Highway - SP-160, km 28, southern runway, were used for the development of load spectra and subsequent modeling. Practical and statistical tests were performed to determine the variability of monthly vehicle-factors (FV) to the mean value for the year 2008. Despite the statistical analysis, performed by applying the Kolmogorov-Smirnov (KS) test, have shown significant differences between the monthly and annual spectra variation, there were not practical differences in the final thickness of the pavement associated to changes in vehicle-factors. Statistical models were developed for each vehicle class and for its axles, having been used Log-normal and Weibull probability distributions to model the load spectra. The model parameters were obtained from the method of least squares, complemented by the KS and chi-square tests, being important to mention that the coefficients of determination (R2) were greater than 0.90. The comparison between the results predicted by the models and the original data, made either by empirical and empiricalmechanistic approaches, with use of computer programs ELSYM5 and MEPDG, shows that the Weibull model is the most suitable for application in Brazilian highways with similar traffic characteristics to the Immigrants Highway.

A caracterização das cargas do tráfego é de grande importância para o dimensionamento de pavimentos, bem como para a quantificação do desempenho para fins de gerência de pavimentos. A utilização de abordagens empíricas para determinar os efeitos das cargas do tráfego nas estruturas de pavimentos, datadas dos anos 1960, apresentam sérias limitações, pois seus resultados são válidos somente para os mesmos, ou muito similares, fatores intervenientes que prevaleciam quando do seu desenvolvimento. Os fatores relativos às solicitações do tráfego e às características dos veículos (tipo de eixo, tipo de rodagem, pressão de enchimento dos pneus e tipo de suspensão) são bem diferentes, atualmente, daquelas existentes há 50 anos. Tendo em vista que os modelos de desempenho são importantes ferramentas dos sistemas de gerência de pavimentos (SGP) para prever a evolução da condição ao longo do tempo e/ou tráfego acumulado e, portanto, dependentes de uma consistente caracterização do tráfego, o objetivo desta pesquisa foi analisar os efeitos da caracterização do tráfego sobre o desempenho dos pavimentos, a partir da geração de modelos estatísticos baseados no conceito proposto pelo método da AASHTO 2002, de espectros de carga por eixo dos veículos comerciais de carga, comparando-os com o conceito de equivalência de carga, desenvolvido a partir do AASHO Road Test na década de 1950. Dados de pesagens realizadas no ano de 2008 no Posto de Pesagem de Veículos da SP-160 Rodovia dos Imigrantes, km 28, pista Sul, foram utilizados para o desenvolvimento dos espectros de carga e posterior modelagem. Testes estatísticos e práticos foram realizados para determinar a variabilidade mensal dos Fatores de Veículos (FV) em relação ao valor médio do ano de 2008. Apesar da análise estatística com a aplicação do teste Kolmogorov-Smirnov (K-S) ter apresentado diferenças significativas entre os espectros mensais e anuais, a variação observada nos fatores de tráfego não resultou em diferenças práticas na espessura final do pavimento. Os modelos estatísticos foram desenvolvidos separadamente para cada classe de veículo e de eixos que o compunha, tendo sido usadas distribuições de probabilidade Log-normal e Weibull para modelar os espectros de carga. Os parâmetros dos modelos foram obtidos através do método dos mínimos quadrados, complementado com a realização de testes K-S e Qui-quadrado, destacando-se a obtenção de coeficientes de determinação (R2) superiores a 0,90. A comparação entre os resultados previstos pelos modelos e os dados originais, feita tanto pela abordagem empírica como empírico-mecanística, com uso dos programas computacionais ELSYM5 e MEPDG, evidencia o modelo Weibull como o mais indicado para aplicação em rodovias brasileiras com características de tráfego semelhantes às da Rodovia dos Imigrantes. / The characterization of traffic loads is of great importance for pavement design, as well as for the measurement of performance in a pavement management system. The use of empirical approaches to determine the effects of traffic load on pavement structures, dating from the 1960\'s, presents serious limitations, since its results are just valid for the same or very similar intervening factors that prevailed at the time of its development. The traffic load factors and vehicle characteristics (axle type, tire type, tire inflation pressure, and suspension type) are quite different today from those existing 50 years ago. Given that the performance models are important tools of pavement management systems (PMS) to predict the evolution of pavement condition over time and/or accumulated traffic and therefore dependent on a consistent characterization of the traffic, the objective of this research was to analyze the effects of traffic characteristics on pavement performance through the generation of statistical models based on the concept proposed by the AASHTO 2002 method, axle load spectra of commercial vehicles, comparing them with the concept of load equivalence factor, developed through the AASHO Road Test in the 1950s. Data collected in 2008 in a weighing station located on Immigrant Highway - SP-160, km 28, southern runway, were used for the development of load spectra and subsequent modeling. Practical and statistical tests were performed to determine the variability of monthly vehicle-factors (FV) to the mean value for the year 2008. Despite the statistical analysis, performed by applying the Kolmogorov-Smirnov (KS) test, have shown significant differences between the monthly and annual spectra variation, there were not practical differences in the final thickness of the pavement associated to changes in vehicle-factors. Statistical models were developed for each vehicle class and for its axles, having been used Log-normal and Weibull probability distributions to model the load spectra. The model parameters were obtained from the method of least squares, complemented by the KS and chi-square tests, being important to mention that the coefficients of determination (R2) were greater than 0.90. The comparison between the results predicted by the models and the original data, made either by empirical and empiricalmechanistic approaches, with use of computer programs ELSYM5 and MEPDG, shows that the Weibull model is the most suitable for application in Brazilian highways with similar traffic characteristics to the Immigrants Highway.