Застосування кластеризації для планування релізів

Abstract

Розглянуті задача планування релізів та її окремий випадок – задача наступного ре- лізу. Запропоновані міри схожості для рішення задачі планування релізів за допомогою методів кла- стеризації. Проаналізовані результати планування релізів на основі кластеризації вимог. Зроблено висновок про необхідність додаткових мір схожості.

The software projects are characterized by a long planning horizon, which entails the policy of release management. A short-term version of this problem is known as the Next Release Problem. A cen-tral issue release planning is determining which features should be included in which releases. This problem is NP-hard and thus cannot be solved analytically. To reduce the complexity, it is proposed to apply a simple clustering algorithm. The similarity coefficient combines precedence based similarity, predecessor based similarity and successor based similarity. The resource constraints for the particular release define a clear cutting point for the cluster size. Proposed approach reduces the complexity of the problem from O(n!), where n is the number of features, to O(m2), where m is the number of releases. One example is considered. There is pointed that to improve the results of features allocation to releases the priorities of features should be taken into account.

Рассмотрены задача планирования релизов и ее частный случай – задача следую-щего релиза. Предложены меры сходства для решения задачи планирования релизов с помощью ме-тодов кластеризации. Проанализированы результаты планирования релизов на основе кластериза-ции требований. Сделан вывод о необходимости введения дополнительных мер сходства.