Использование нейросетевой аппроксимации при оценке трудоемкости разработки программного обеспечения
Ключевые слова:
оценка трудоемкости разработки ПО, модель COCOMO, нейронная сетьАннотация
В статье рассматриваются основные модели оценки трудоемкости разработки ПО. Подробно рассмотрена одна из самых распространенных методик оценки — модель COCOMO. Предложен подход для повышения уровня точности оценки по модели COCOMO на основе нейросетевой аппроксимации. Обосновывается выбор нейросети с обратным распространением ошибки в качестве аппроксиматора. Приводятся численные результаты обучения нейросети, использующей параметры модели COCOMO в качестве входных параметров.Литература
1. Jørgensen M. A Review of Studies on Expert Estimation of Software Development Effort // Journal of Systems and Software. 2004. vol. 70. Issue 1-2. pp. 37‒60.
2. Jørgensen M. The Use of Precision of Software Development Effort Estimates to Communicate Uncertainty // Software Quality Days. The Future of Systems and Software Development. Springer. 2016. pp. 156‒168.
3. Гольфанд И.Я., Хлебутин П.С. Оценка трудозатрат разработки программной компоненты // Труды ИСА РАН. 2005. Т. 15. С. 125‒135.
4. Фатрелл Р.Т., Шафер Д.Ф., Шафер Л.И. Управление программными проектами. Достижение оптимального качества при минимуме затрат: пер. с англ. // М., СПб., Киев: Вильямс. 2004. 1136 с.
5. Макконелл С. Сколько стоит программный проект // М.: Русская редакция; СПб.: Питер. 2007. 304 с.
6. Архипенков С.Я. Лекции по управлению программными проектами // М. 2009. 127 с.
7. Соммервилл. И. Инженерия программного обеспечения: пер. с англ. // М.: Вильямс. 2002. 624 с.
8. Тележкин А.М. Применение алгоритмических сетей для оценки ресурсов в программных проектах. Дисс. канд. техн. наук // СПб. 2015.
9. Кульдин С.П. Генетический подход к проблеме оценки сроков и трудоемкости разработки программного обеспечения с заданными требованиями к качеству // Прикладная информатика. 2010. №5 (29). C. 30‒42.
10. Boehm B. Software Engineering Economic // Prentice Hall. 1981. 768 с.
11. Boehm B.Software cost estimation with COCOMO II // Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. 2000. 540 с.
12. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика // М.: Горячая линия-Телеком. 2002. 2-е изд. 382 с.
13. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 // М.: Диалог-МИФИ. 2002. 496 с.
14. Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сибирский журнал вычислительной математики. 1998. Вып. 1. №1. С. 12‒24.
15. Hornik K. Approximation capabilities of multilayer feedforward networks // Neural Networks. 1991. vol. 4. pp. 251‒257.
16. Филатова Т.В. Применение нейронных сетей для аппроксимации данных // Вест. Том. гос. ун-та. 2004. № 284. С. 121‒125.
17. Павлова А.И., Лончакова О.Ю. Сравнительный анализ применения нейронных сетей для аппроксимации функцией // ScienceTime. 2015. №5 (17). С 118‒121.
18. Хомоненко А.Д., Яковлев Е.Л. Нейросетевая аппроксимация характеристик многоканальных немарковских систем массового обслуживания // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 4(41). С. 81‒91.
19. Рогальчук В.В., Хомоненко А.Д. Метод обратной трассировки и оценивание его влияния на стоимость разработки программного обеспечения // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2008. №4 (62). С. 146‒151.
2. Jørgensen M. The Use of Precision of Software Development Effort Estimates to Communicate Uncertainty // Software Quality Days. The Future of Systems and Software Development. Springer. 2016. pp. 156‒168.
3. Гольфанд И.Я., Хлебутин П.С. Оценка трудозатрат разработки программной компоненты // Труды ИСА РАН. 2005. Т. 15. С. 125‒135.
4. Фатрелл Р.Т., Шафер Д.Ф., Шафер Л.И. Управление программными проектами. Достижение оптимального качества при минимуме затрат: пер. с англ. // М., СПб., Киев: Вильямс. 2004. 1136 с.
5. Макконелл С. Сколько стоит программный проект // М.: Русская редакция; СПб.: Питер. 2007. 304 с.
6. Архипенков С.Я. Лекции по управлению программными проектами // М. 2009. 127 с.
7. Соммервилл. И. Инженерия программного обеспечения: пер. с англ. // М.: Вильямс. 2002. 624 с.
8. Тележкин А.М. Применение алгоритмических сетей для оценки ресурсов в программных проектах. Дисс. канд. техн. наук // СПб. 2015.
9. Кульдин С.П. Генетический подход к проблеме оценки сроков и трудоемкости разработки программного обеспечения с заданными требованиями к качеству // Прикладная информатика. 2010. №5 (29). C. 30‒42.
10. Boehm B. Software Engineering Economic // Prentice Hall. 1981. 768 с.
11. Boehm B.Software cost estimation with COCOMO II // Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. 2000. 540 с.
12. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика // М.: Горячая линия-Телеком. 2002. 2-е изд. 382 с.
13. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 // М.: Диалог-МИФИ. 2002. 496 с.
14. Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сибирский журнал вычислительной математики. 1998. Вып. 1. №1. С. 12‒24.
15. Hornik K. Approximation capabilities of multilayer feedforward networks // Neural Networks. 1991. vol. 4. pp. 251‒257.
16. Филатова Т.В. Применение нейронных сетей для аппроксимации данных // Вест. Том. гос. ун-та. 2004. № 284. С. 121‒125.
17. Павлова А.И., Лончакова О.Ю. Сравнительный анализ применения нейронных сетей для аппроксимации функцией // ScienceTime. 2015. №5 (17). С 118‒121.
18. Хомоненко А.Д., Яковлев Е.Л. Нейросетевая аппроксимация характеристик многоканальных немарковских систем массового обслуживания // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 4(41). С. 81‒91.
19. Рогальчук В.В., Хомоненко А.Д. Метод обратной трассировки и оценивание его влияния на стоимость разработки программного обеспечения // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2008. №4 (62). С. 146‒151.
Опубликован
2016-02-15
Как цитировать
Титов, А. И. (2016). Использование нейросетевой аппроксимации при оценке трудоемкости разработки программного обеспечения. Труды СПИИРАН, 1(44), 20-30. https://doi.org/10.15622/sp.44.2
Раздел
Алгоритмы и программные средства
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
