Redes bayesianas aplicadas a la Ingeniería de Software

Abstract

En ausencia de una medida acordada de la calidad del software, la densidad de defectos ha sido una medida comúnmente usada. En consecuencia ha habido numerosos intentos para construir modelos para la predicción del número de defectos residuales en el software. Las variables clave en dichos modelos son en general métricas de tamaño y complejidad o medidas derivadas del testing de la información y la codificación. Sin embargo estos enfoques presentan dificultades estadísticas y teóricas. El uso de redes de creencias bayesianas puede superar algunos de estos problemas, teniendo en cuenta los diversos factores implícitos en la prevención de defectos, detección y complejidad. La línea de investigación propuesta se centra en el uso de redes de creencias bayesianas aplicado al modelo de densidad de defectos proporcionando un nuevo enfoque para los procesos de modelización y de ingeniería de artefactos de software. La naturaleza dinámica de este modelo proporcionará una manera de simular diferentes hechos e identificar cursos óptimos de acción basados en el conocimiento incierto.