A model for the agile software development environments and its application for the finance industry
Çevik yazılım geliştirme için bir model ve finans sektöründe uygulanması
- Tez No: 737101
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLFEM TUZKAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yazılım geliştirme, Çok kriterli optimizasyon, Software development, Multi criteria optimization
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Değişken piyasaya ayak uydurabilmek için Çevik Yazılım kullanılmaktadır. Çevik Yazılım yöntemlerinin içerisinde en popüler olanı Scrum çerçevesidir. Bir projedeki başarı, projenin gereksinimlerini ve takımın kapasitesini göz önünde bulunduran, iyi yapılmış planlar sayesinde olabilmektedir. Scrum çerçevesinin kullanıldığı projelerde, kullanıcı hikâyelerinin sprintlere atanması işi, kısıtlı kaynaklarla, etkin bir planlama ve birden çok amacın dikkate alınmasını gerektirir. Bu tezde, Scrum planlamada kullanılmak üzere, kullanıcı hikâyelerini sprintlere atayabilmek için, çok amaçlı bir karma tamsayılı programlama modeli oluşturulmuştur. Bu model, ilk aşamada, küçük ve orta ölçekli problem örneklerine uyarlanmış ve optimizasyon algoritmaları kullanılarak bu örnekler çözülebilmiştir. Ancak, büyük ölçekli problem örneği, optimizasyon yaklaşımlarını kullanılarak çözülememiştir. Bu sebeple, büyük ölçekli problem örnekleri için sezgisel yaklaşımlar kullanılmıştır. Önerilen model, sprint kapasite kullanımını maksimum seviyede kullanmak, yüksek önceliğe sahip kullanıcı hikâyelerini öncelikli sprintlere atamayı maksimum seviyeye çıkarmak ve ilgili kullanıcı hikayelerini aynı sprinte atamayı maksimum seviyeye çıkarmak şeklinde üç amacı göz önünde bulundurmaktadır. Çok amaçlı optimizasyon projeleri için, iyi sonuç verdiği kanıtlanmış bir çok algoritma bulunmaktadır. Bu algoritmaların içerisinden, Scrum planlama probleminde kullanılmak üzere, çok amaçlı problemler için, Pareto en iyi çözüme en çok yaklaşabilen iki Genetik Algoritma tekniği olan Nondominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) ve Strong Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2) kullanılmıştır. Bu iki algoritmanın performanslarını analiz etmek için performans ölçütleri kullanılmıştır ve sonuç olarak, Scrum planlama problemi örneklerini çözmek için her iki algoritmanın da kullanılabilir olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Agile software development methodologies are used to meet the changing needs in the market. The most popular framework for agile software development is the Scrum framework. The success of any project depends on proper plans which consider the requirements of the project and the capacity of the team. For the projects which use the Scrum framework, assignment of user stories to sprints requires the consideration of multiple objectives to use the limited resources more effectively. In this paper, a multi-objective integer programming model is developed to assign user stories to sprints for Scrum planning. This model is applied to the small and moderate-sized instances of the problem first and could solve these instances using optimization algorithms. However, the big-sized instances of the problem couldn't be solved by using optimization approaches. Therefore, heuristic approaches are used to deal with big instances. The proposed model considers three objectives: maximizing sprint capacity usage, minimizing the total weighted assignments of higher priority user stories to later sprints, and maximizing assignment of affine user stories to the same sprint. For multi-objective optimization problems, many algorithms are proven to give good results. Among them, two genetic algorithms that can find near-pareto optimum solutions for multi-objective problems, Nondominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and Strong Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2) are used to solve the scrum planning problem. We compared the algorithms with indicators and as a result, it is found that both algorithms can be used for the instances of Scrum planning problems.
Benzer Tezler
- SQL/DS ve CSP/AD ile kütüphane uygulaması geliştirme
Design and implementation of a library application with SQL/DS and CSP/AD
İSRAFİL AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK
- Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları
Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications
SİNAN KARAMAHMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Yerel alan ağ yönetimi ve SNMP protokol uyumlu yeni bir kullanıcı analizi
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜR ÇELİKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Finansal piyasalarda elektronik risk ve denetimi
Electronic risc and auditing in the financial markets
HASAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇİLİNGİRTÜRK
- Taşıt iç geometrik parametre değişimlerine bağlı havalandırma optimizasyonu
Optimization of ventilation related to modification of geometrical parameters of vehicle interior
MİNE TÜRKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÖKTAN
- Development and application of a ray tracing algorithm for propagation simulation in urban areas
Şehir içinde yayılım simülasyonu için ışın izleme algoritması geliştirilmesi ve uygulanması
GÖKHAN MORAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN KÖYMEN