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Uma Linha de Produto de Sistemas de Gerenciamento de Projetos de Software

baseada em Agentes

Roberta Claudino Barreto Pessanha Gomes

[email protected]

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Sumário

• Introdução

• Problemas

• Predição de Prazo

• Alocação de Recursos

• Alocação x Prazo

• Análise de Trabalhos Relacionados

• Limitações dos Trabalhos

• Solução Proposta

• Objetivos Gerais

• Avaliação dos Resultados

• Referências

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Introdução – Gráfico das Baleias

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Introdução – Alguns Artefatos

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Introdução

• Desenvolvimento RUP possui disciplinas

• Cada disciplina possui diversos artefatos e atividades

• Cada recurso possui uma especialidade (papéis)

• Projetos podem ter tamanhos diferentes– Projetos de pequeno porte não demandam tantos artefatos

– Projetos de grande porte necessitam de maior cuidado em todas as etapas e iterações

• Um recurso pode atuar em vários projetos simultaneamente– De acordo com sua especialidade

– De acordo com a etapa dos projetos

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Introdução - Disciplina e Atividades

Modelagem de Negócios

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Introdução - Disciplina e Artefatos

Modelagem de Negócios

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Introdução – Papéis e Atividades

Analista do Processo de Negócio

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Introdução - Reconfiguração Dinâmica

• Um projeto deve ser constantemente monitorado e seu planejamento ajustado durante todo o ciclo de vida

• Reconfiguração dinâmica é qualquer alteração feita sobre um planejamento prévio de atividades e recursos associados a um projeto

• Atividades de variados tipos devem ser associadas a recursos com características particulares a fim de atingir os objetivos relacionados a custo e prazo

• O gerenciamento de projetos deve refletir dinamismo porque os projetos são intrinsecamente dinâmicos

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Problemas

• Estimativa de prazo e custo– Projeto e suas atividades

• Escalonamento de Atividades

• Seleção de Recursos

• Alocação de Recursos

• Tamanho diferente dos projetos– Pequeno, médio e grande porte

• Gerenciamento de múltiplos projetos– um projeto pode afetar a data de término de outros projetos

– recursos compartilhados entre projetos

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Predição de Prazo

Recursos

• Quantidade Alocada

• Custo

• Nível de compartilhamento

• Disponibilidade– Férias, folga e treinamento

• Capacidade– Rendimento por Papel

Projetos

• Prioridade

• Complexidade

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Alocação de Recursos

• Problema largamente estudado na literatura

• Muitas soluções envolvendo heurísticas e técnicas de pesquisa operacional

• Solução ótima: problema NP-completo

Contexto do Trabalho

• Margem de tolerância entre subalocação e superalocação

• Não há pretensão de obter a “melhor solução possível”

• Objetivo– Melhor aproveitamento de recursos

– Maior atendimento da carteira de projetos

– Diminuição no tempo de execução dos projetos

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Alocação x Prazo

• Alocação dos recursos pode interferir no prazo dos projetos– Poucos recursos alocados: pode atrasar o projeto

– Muitos recursos alocados: pode gerar diminuição no tempo de execução do projeto

– Subalocação: atraso no projeto

– Superalocação: desperdício de recursos (atraso em outros projetos)

• Ideal: “ponto de equilíbrio” de alocação de recursos

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Análise de Trabalhos Relacionados

• Seleção de recursos

• Alocação de recursos

• Escalonamento de atividades

• Suporte a vários projetos

• Tipo de solução

• Método utilizado

• Uso de conhecimento especializado

• Uso de simulação

• Solução dinâmica

• Inclusão de caso de uso ou experimento

• Disponibilização de ferramenta

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Limitações dos Trabalhos

• Cenário longe de ser solucionado

• Nos trabalhos mais recentes não é apresentada uma solução que trate simultaneamente mais de dois dos tópicos levantados

• Há um aprofundamento em muitos deles em cada caso isolado, não considerando o gerenciamento como um todo

• Existem problemas levantados que não tiveram solução proposta– alocação de um mesmo grupo de pessoas a atividades relacionadas

• Necessidade de maior estudo para integração do planejamento de soluções com as atividades comuns de uma organização

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Solução Proposta

• Linha de Produto de Software– Infraestrutura reusável que provê suporte no desenvolvimento de

software de uma família de produtos

– Adequação ao tamanho dos projetos (pequeno, médio e grande porte)

• Sistemas Multi-agentes– Adaptação a mudanças no ambiente e em outros agentes

– Raciocínio e aprendizado sobre o histórico dos projetos

– Conceito de papéis como uma abstração de primeira classe

– Problemas podem ser detectados e tratados com técnicas de inteligência artificial (ex.: aprendizagem e raciocínio baseado em casos)

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Solução Proposta – Estado Atual

• Cenário de multi-projetos

• Análise de alocação de recursos – Subalocação

– Superalocação

• Predição de prazo para atendimento dos projetos– Cálculo estimado de duração

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Cálculo realizado pelo agente para predição do prazo:

Solução Proposta – Estado Atual

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Solução Proposta – Andamento do Trabalho

• Identificação de potenciais causas de atraso no projeto– Subalocação de recursos

– Superalocação de recursos

– Alocação inadequada de recursos (e.g. papéis repetidos)

– Baixa produtividade dos recursos

– Escalonamento inadequado de atividades

– Retrabalho (e.g. atividades)

– Superprodução de artefatos

– Atraso na execução das atividades

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Objetivos Gerais

• Revisão Teórica

• Fechamento da Implementação da LPS– Ajustes na configuração da LPS

– Remodelagem do sistema

– Refinamento no cálculo de predição de prazo

– Refinamento na identificação de subalocação e superalocação de recursos

– Implementação dos agentes identificadores de causas de atraso

• Análise dos novos resultados obtidos

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Avaliação dos Resultados

• Simulações do uso da ferramenta com projetos reais e já concluídos

• Comparação com dados existentes dos projetos

• Problemas na alocação de recursos são somente apontados, não chegam a ser tratados automaticamente

• Indicação de pontos de gargalo na execução dos projetos

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Referências

• Alcaraz, J. e Maroto, C. (2001) A Robust Genetic Algorithm for Resource Allocation in Project Scheduling. In Annals of Operations Research 102, pp. 83-109.

• Callegari, D. e Bastos, R. (2008) A Systematic Review of Dynamic Reconfiguration of Software Projects. XXII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software.

• Clements, P. e Northrop, L. (2002) Software Product Lines: Practices and Patterns. Addison-Wesley.

• Dehlinger, J. e Lutz, R. (2005) A Product-Line Requirements Approach to Safe Reuse in Multi-Agent Systems. In SELMAS, pp 1–7, New York, USA. ACM Press.

• Joslin, D. e Poole, W. (2005) Agent-Based Simulation for Software Project Planning. In Proceedings of the 37th Conference on Winter Simulation (Orlando, Florida, December 04 - 07). Winter Simulation Conference, pp. 1059-1066.

• Jennings, N. R. (2001) An Agent-Based Approach for Building Complex Software Systems. Communications of the ACM, Volume 44, Number 4, pp. 35-41.

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Referências

• Kruchten, P. (1999) The Rational Unified Process. An Introduction, Addison Wesley Longman Inc., Reading, MA, USA.

• Lee, B. e Miller, J. (2004) Multi-Project Management in Software Engineering Using Simulation Modelling. In Software Quality Journal, Volume 12, Number 1, pp. 59-82, March.

• Nunes, I., Nunes, C., Kulesza, U. e Lucena, C. (2009a) Developing and Evolving a Multi-Agent System Product Line: An Exploratory Study. In: Michael Luck; Jorge J. Gomez-Sanz. (Org.). Agent-Oriented Software Engineering IX (LNCS). : Springer-Verlag, 2009, v. 5386, pp. 228-242.

• Nunes, I., Lucena, C., Kulesza U. e Nunes, C. (2009b) On the Development of Multi-agent Systems Product Lines: A Domain Engineering Process In: AOSE 2009, Budapest, 2009, pp. 109-120.

• Nunes, C., Kulesza, U., Sant'anna, C., Nunes, I., Garcia, A. e Lucena, C. (2009c) Comparing Stability of Implementation Techniques for Multi-Agent System Product Lines. In CSMR 2009, Kaiserslautern, Germany, 2009. pp. 229-232.

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Referências

• Peña, J., Hinchey, M., Cortés, A. e Trinidad, P. (2005) Building the Core Architecture of a NASA Multiagent System Product Line. AOSE 2006, pp. 208-224.

• Pohl, K., Bockle, G. e Van Der Linden, F. (2005) Software Product Line Engineering. Berlin, Heidelberg, New York: Springer-Verlag.

• Sentas, P., Angelis, L. e Stamelos, I. (2007) A Statistical Framework for Analyzing the Duration of Software Projects. In Empirical Software Engineering, Journal, Springer.

• Schwalbe, K. (2002) Information Technology Project Management. 2nd Ed., Thomsom Learning, Canada.

• Wooldridge, M. (2001) Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons, Inc.

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