(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2025)
Na otimização numérica, as soluções para problemas de otimização são desenvolvidas usando métodos ou técnicas que geram resultados aproximados para problemas complexos, como as meta-heurísticas. Quando essas técnicas geram resultados, é essencial verificar se esses valores atendem aos requisitos do problema de otimização, por exemplo, valores das variáveis dentro do intervalo mínimo e máximo e a satisfação das restrições do problema. Fazer isso manualmente pode ser muito difícil, especialmente considerando que os problemas de otimização têm características diferentes. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação web chamada CNOPsolution Tester, que permite a pesquisadores e usuários finais validar os valores das variáveis de decisão com base nos seus intervalos e restrições. A aplicação foi projetada com base em diagramas criados com a Linguagem de Modelagem Unificada e desenvolvida em JavaScript. Testamos a aplicação web com múltiplos usuários e 24 problemas de otimização de referência para avaliar sua usabilidade, medindo o número de cliques necessários para resolver cada problema. Também validamos a funcionalidade usando 20% dos problemas. Os resultados demonstram que o CNOPsolution Tester é uma ferramenta eficiente e fácil de usar para qualquer usuário final, conforme demonstrado pelo tempo de resposta e pelo número de cliques utilizados na aplicação. Aplicamos a correlação de Pearson para identificar a relação entre o número de cliques, variáveis do problema e restrições.