SAIFA. Una aplicación Web para la gestión de la producción integrada del cultivo del olivo

Uno de los requisitos esenciales en las actuales explotaciones agrícolas es la necesidad de evolucionar hacia técnicas de cultivo que hagan un uso mas eficiente de los recursos productivos en busca de la sostenibilidad y el respeto por el medioambiente. El control de plagas es uno de los factores mas importantes a tener en cuenta, debido a las importantes perdidas que se pueden producir debido a las plagas. La producción integrada para el cultivo del olivo define un conjunto de normas que han de seguirse para asegurar una producción de alta calidad y que apueste por el respeto al medioambiente en las producciones olivareras. En este trabajo se presenta el sistema SAIFA (Sistema de Alerta e Información Fitosanitaria Andaluz), una aplicación Web que permite la monitorización de la producción integrada del cultivo de olivo en Andulucía. SAIFA es ha sido desarrollada para asistir a los técnicos agrícolas en el cumplimiento de los estándares de calidad de la producción integrada, también permite a quienes son responsables de los procesos de toma de decisiones seleccionara las acciones a realizar sobre el cultivo. También ayuda a que los coordinadores a que selecciones la estrategia de la producción integrada aplicable a toda la region, con el objetivo de asegurar la salubridad de los cultivos y a generar los informes necesarios para las agencias y autoridades relacionadas con la Producción Integrada

Metaheurísticas como soporte a la selección de requisitos del software

Las técnicas de optimización y metaheurísticas han sido aplicadas ampliamente en numerosas áreas, entre ellas la Ingeniería del Software. En este trabajo mostramos la incorporacíon de estas técnicas como soporte a las tareas de selección de un grupo de requisitos de entre aquellos que han sido propuestos por los clientes, validando experimentalmente sus resultados. Los algoritmos metaheurísticos son ejecutados desde una herramienta web que permite la definicíon colaborativa de los requisitos de un proyecto software y ayudan a los desarrolladores durante la ejecución del mismo.

Multi-objective ant colony optimization for requirements selection

The selection of a set of requirements between all the requirements previously defined by customers is an important process, repeated at the beginning of each development step when an incremental or agile software development approach is adopted. The set of selected requirements will be developed during the actual iteration. This selection problem can be reformulated as a search problem, allowing its treatment with metaheuristic optimization techniques. This paper studies how to apply Ant Colony Optimization algorithms to select requirements. First, we describe this problem formally extending an earlier version of the problem, and introduce a method based on Ant Colony System to find a variety of efficient solutions. The performance achieved by the Ant Colony System is compared with that of Greedy Randomized Adaptive Search Procedure and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, by means of computational experiments carried out on two instances of the problem constructed from data provided by the experts.