2021

  • 24
    Jul 22
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Resolviendo el problema multiobjetivo de replaneación de planes de liberación en proyectos ágiles de software

2021

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Profesores: Dr. Abel García Nájera y Dr. Humberto Cervantes Maceda

Resumen: Desde hace varios años, los autores de esta propuesta han estado trabajando en la solución de problemáticas de ingeniería de software mediante técnicas de optimización. En este proyecto buscamos continuar con esta línea de investigación. Nos interesa particularmente introducir, dentro del modelo del RPRP, las dependencias que pueden existir entre los requerimientos, perfeccionando el modelo para que se apegue lo más posible al problema real y, finalmente, encontrando mejoras en las soluciones que genera el algoritmo.

Objetivo general:

Mejorar la solución existente al problema de replaneación de planes de liberación de software (RPRP).

Objetivos específicos:

  • Revisar los trabajos preliminares y hacer una actualización del estado del arte
  • Proponer mejoras en el modelo actual del RPRP, enfocándose especialmente en la introducción de dependencias entre historias de usuario
  • Identificar una técnica de optimización adecuada para resolver el modelo propuesto
  • Implementar el modelo y la técnica de optimización e introducirlos en la herramienta que facilite la generación de escenarios de planeación de proyectos de desarrollo
  • 24
    Jul 22
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Optimización de la tabla de prefijos para routers backbone de Internet

2021

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Profesor: Dr. César Jalpa Villanueva

Resumen: Pretendemos realizar un estudio detallado de la estructura de datos que conforma la tabla de ruteo y proponer un TDA que optimice su representación y operaciones de actualización como inserción o eliminación. Se considerará incluso la posibilidad de consolidar un esquema general capaz de efectuar operaciones que realizen las propuestas más representativas en la búsqueda IP.

Objetivo general:

Realizar un estudio detallado de la conformación y características de las actualizaciones de las tablas de ruteo, que permita hacer una clara valoración de las latencias previas a la búsqueda IP, para diversos esquemas de rexpedición de paquetes.

Objetivos específicos:

  • Implementar algoritmos recolectores de información de ruteo
  • Analizar tablas de encaminamiento IPv4/6 y sus actualizaciones
  • Representar a tablas de encaminamiento mediante diferentes TDAs y mediar las latencias de operaciones entre ellos
  • Analizar los TDAs de enrutadores públicos globales
  • 24
    Jul 22
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Desarrollo y evaluación de un mecanismo de autenticación ligero para dispositivos IoT

2021

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Profesores: Dr. Enrique Rodrí­guez de la Colina y Dr. Leonardo Palacios Luengas (UAMI)

Resumen: Desarrollo y evaluación de un mecanismo de autenticación basado en criptografía asimétrica ligera para validación de los datos que se intercambian en los dispositivos con limitación de recursos computacionales usados en la IoT

Objetivo general:

Desarrollo y evaluación de un mecanismo de autenticación basado en criptografía asimétrica ligera para validación de los datos que se intercambian en los dispositivos con limitación de recursos computacionales usados en la IoT.

Objetivos específicos:

  • Revisar qué tipo de mecanismo de autenticación es más eficiente para validar la información que se intercambia entre los diferentes dispositivos IoT
  • Evaluar qué tipos de cifrado asimétrico son adecuados para dispositivos de bajo costo computacional
  • 24
    Jul 22
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Hacia un método para la estimación automática de esfuerzo en el desarrollo de software a partir de historias de usuario

2021

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Profesores: Dr. Eduardo Vázquez Santacruz (UAMI) y Dr. Humberto Cervantes Maceda

Resumen: Para este proyecto, nuestro interés se encuentra en analizar estrategias basadas en aprendizaje maquinal para proponer estimaciones automáticas de esfuerzos usando la información de las historias de usuario. En este sentido se propone que el estudiante participe desarrollando algoritmos basados en aprendizaje maquinal que sean capaces de hacer tales estimaciones de tal manera que éstas permitan tomar decisiones de manera eficiente.

Objetivo general:

Desarrollar algoritmos basados en el aprendizaje maquinal que permitan realizar la estimación automática de esfuerzo en el desarrollo de software a partir de historias de usuario.

Objetivos específicos:

  • Diseñar dos estrategias basadas en aprendizaje maquinal para estimar esfuerzos medidos en puntos de historia
  • Implementar dichas estrategias en un prototipo
  • Comunicar los resultados

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CONTACTO

Coordinador: Dr. Luis Alberto Vásquez Toledo

Edificio: T

Cubículo: 309

Correo: pcyti@izt.uam.mx

Télefono: (55) 58044600 Ext. 1309

UBICACIÓN

Dirección: Avenida San Rafael Atlixco #186, Colonia Vicentina, C.P. 09340, Alcaldía Iztapalapa, CDMX.

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