Yazar "Erdogan, Senol Zafer" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    BASAMAKLI CMMI MODELİ ile EXTREME PROGRAMMING METODUNUN DEĞERLENDİRİLMESİ
    (Trakya Üniversitesi, 2009) Borandağ, Emin; Yücalar, Fatih; Erdogan, Senol Zafer; İnce, Fuat; Family, Crystal
    Günümüzde yazılım sistemlerinin iş alanlarının temel ve vazgeçilmez bir bileşeni olmasıyla yazılım geliştirme de kritik bir önem kazanmıştır. Son yirmi yılda yazılım geliştirmede kullanılan kalite sistemlerini ve süreçlerini değerlendirmek, yazılımda kalite sertifikasyonunu sağlamak, süreçleri iyileştirmek ve yetenek belirlemek için çeşitli modeller geliştirilmiştir. Son birkaç yıl içinde bunlar arasında en yaygın kullanılanı CMMI modeli olmuştur. Geliştirilen bu süreç değerlendirme modelleri ile büyük ölçekli birçok yazılım firması yazılım ürünleri geliştirmek için süreç odaklı yaklaşımlar benimsemişlerdir. Ancak bu modeller, özellikle küçük ölçekli yazılım firmaları için yerine getirilmesi zor görünen şartlar içermektedirler. Bu nedenle 1990’lı yılların sonuna doğru, yazılım geliştirme süreçlerine alternatif bir bakış açısı olarak daha esnek ve uygulama kolaylığı var gibi görünen Çevik Metotlar geliştirilmiştir. En belli başlısı Extreme Programming olan çevik metotlara Scrum, RUP, Crystal Family gibi diğer örnekler verilebilir. Bu çalışmada, CMMI yazılım süreç değerlendirme modeli çerçevesinde bir yazılım geliştirme metodu olan Extreme Programming değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme, CMMI 2. düzey süreç alanlarının Extreme Programming’in özel uygulamaları ve yaşam döngüsünün özellikleri tarafından karşılanıp karşılanmayacağı sorusuna cevap aramaktadır
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Internal-genetic-algorithm-based, energy-efficient clusters
    (Maejo Univ, 2016) Bayrakli, Selim; Erdogan, Senol Zafer; Kilinc, Turgut
    We propose an internal-genetic-algorithm-based, energy-efficient clustering (INGABEEC) method to enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSNs). The proposed method generates energy-efficient clusters by considering several aspects of the WSNs. The INGABEEC generates energy-efficient clusters by genetic algorithm, where cluster heads are changed dynamically. Furthermore, the INGABEEC is improved by using an intra-cluster communication between non-cluster head nodes.