Human resource optimization for bug fixing planning using multi-objective evolutionary algorithms

Dissertant

Khalil, Ilyas

Thesis advisor

Sayyad, Abd al-Salam

University

Birzeit University

Faculty

Faculty of Engineering and Technology

Department

Department of Computer Systems Engineering

University Country

Palestine (West Bank)

Degree

Master

Degree Date

2019

Arabic Abstract

في مشاريع تطوير البرمجيات، عادة ما تكون قد تراكمت الاخطاء التقنيه وبالتالي يزداد مخزون هذه الاخطاء التي لم يتم معالجتها مع مرور الوقت في مرحله معينه يقرر المديرون التقليل من الدين التقني عن طريق التخطيط لواحده أو أكثر من التكرارات لتصحيح الأخطاء.

يعتمد الوقت المطلوب لإصلاح الخلل على عوامل مثل الكفاءة ذات الصلة بالخلل، و مستوى مهارة الموارد البشرية و طبيعة الخلل بالإضافة إلى توفر الموارد والتبعية بين الاخطاء يسعى المدراء إلى إصلاح أكبر عدد من الأخطاء أثناء التكرار وفي نفس الوقت إصلاح أعلى عدد ممكن من الأخطاء ذات الأولوية العالية مع التأكد من أن الوقت المتبقي لإنهاء جميع الأخطاء اقل ما يمكن وعلى الجانب الآخر التأكد انه لا يتم بقاء الخلل بدون حل لفترة طويله .

يوفر هذا البحث إطار عمل لتحسين تخصيص الموارد البشرية لتحقيق الأهداف المذكورة أعلام أولا يقارن بين مختلف الخوارزميات التطورية متعددة الأهداف.

ثانيا، يقيس الحد الأدنى لوقت التشغيل للحصول على الحد الأقصى الأمثل وأخيرا، التحقق من الحاجة إلى هذا الإطار من خلال مقارنة بين الإنسان و الإطار على بناء خطة عمل لتصحيح الأخطاء تستخدم هذه الرسالة مصادر مختلفة للبيانات من جميع الأجزاء التي تضيف مصداقية أكبر للنتائج التجارب التي أجريت.

تختلف البيانات المستخدمة من مشاريع مفتوحة المصدر إلى مشاريع صناعية و باحجام مختلفة

English Abstract

In software development projects, bugs are usually accumulated, and technical debt gets more significant over time.

Managers decide to reduce the technical debt by planning one or more iterations for bug fixing.

The time required to fix a bug depends on the bugs related competency areas, the human resource skill level in the assigned bugs components in addition to resource availability and dependency between bugs.

Managers seek to achieve fixing the highest number of bugs during an iteration while at the same time fixing the highest possible number of high severity and high priority bugs while making sure that the time left to finish all bugs is minimal and on the other hand making sure that bugs are not starved in the backlog.

This research provides a framework to optimize human resource assignment to achieve the objectives above.

First, it compares different many-objective evolutionary algorithms.

Second, it measures the minimum run time to get near-optimal.

Finally, validating the need for such framework by comparing human solutions and those generated by the framework on building a bug fixing plan.

This thesis uses various data sources by all parts which add more credibility to the results of experiments conducted.

Data used varies from open-source projects to industrial projects and of different sizes.

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

• Human resources
• Computer software
• Data

No. of Pages

103

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-977548