Evaluación de proyectos usando sistemas basados en algoritmos genéticos de aprendizaje de reglas

Alain Guerrero Enamorado

Resumen


En el presente trabajo se evalúa el comportamiento del algoritmo evolutivo MCGEP en diferentes versiones de una base de datos con información sobre la evaluación de proyectos informáticos. La idea fundamental del trabajo es evaluar la posibilidad de aplicación de un algoritmo evolutivo que utiliza programación de expresiones genéticas frente a otros siete algoritmos muy utilizados del estado del arte. Los algoritmos utilizados en la evaluación son capaces de generar modelos de clasificación interpretables utilizando técnicas evolutivas para obtenerlos. Los experimentos se realizaron en cinco versiones creadas a partir de un repositorio de datos con información sobre la evaluación de proyectos. Se logró mostrar como el algoritmo MCGEP queda en primer lugar entre los algoritmos comparados para la métrica de exactitud predictiva, además mejora significativamente a la mayoría de estos algoritmos en esta métrica. Por otro lado, la complejidad de los modelos que genera para lograr estos resultados no es demasiado elevada por lo cual MCGEP sobresale junto al algoritmo GASSIST como los más balanceados si se tienen en cuenta ambas métricas al mismo tiempo. Como valor añadido se aprovecha la capacidad de selección de atributos implícita que tienen este tipo de técnicas para sacar algunas conclusiones sobre cuáles son los indicadores de medición que más influyen en la evaluación de un proyecto y cuál o cuáles indicadores permiten detectar a tiempo que un proyecto no logrará una buena evaluación al finalizar.


Palabras clave


Algoritmos genéticos, Programación de Expresiones Genéticas, Algoritmo MCGEP, Evaluación de Proyectos, Aprendizaje de reglas

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