Traditionellt har simulering använts av projektledare för att optimera beslutsfattandet. De aktuella simuleringspaketen omfattar dock endast simuleringsoptimering som beaktar ett enda mål (eller flera mål kombinerade till en enda fitnessfunktion). Detta dokument syftar till att beskriva ett tillvägagångssätt som består i att använda multiobjektiva optimeringstekniker via simulering för att hjälpa programvaruprojektansvariga att hitta de bästa värdena för inledande teamstorlek och schemalägga uppskattningar för ett givet projekt så att kostnad, tid och produktivitet optimeras. Med hjälp av en simuleringsmodell för systemdynamik (SD) för ett programvaruprojekt bestäms känsligheten för utdatavariabler avseende produktivitet, kostnad och schema med hjälp av olika inledande gruppstorlekar och schemauppskattningar. Den genererade datan kombineras med en välkänd multiobjektiv optimeringsalgoritm, NSGA-II, för att hitta optimala lösningar för utdatavariablerna. NSGA-II-algoritmen kunde snabbt konvergera till en uppsättning optimala lösningar som bestod av flera och motstridiga variabler från en simuleringsmodell för medelstora mjukvaruprojekt. Multiobjektiv optimering och modellering av SD-simulering är kompletterande tekniker som kan generera den Paretofront som projektledare behöver för beslutsfattande. Dessutom är visuella representationer av sådana lösningar intuitiva och kan hjälpa projektledare i deras beslutsprocess.
Rodríguez m.fl. REF använde NSGA2 och en systemdynamikssimuleringsmodell för att generera den Pareto front som krävs av projektledare för programvara för att hitta de bästa värdena för inledande teamstorlek och schemalägga uppskattningar för ett givet projekt med optimal kostnad, tid och produktivitet.
Multiobjective simulation optimisation in software project management
{'venue': "GECCO '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}