تخمین تلاش توسعه نرم افزاری به کمک مدل پیشرفته مبتنی بر الگوریتم بهینه سازی جهش ترکیبی قورباغه
محل انتشار: سومین کنگره بین المللی کامپیوتر، برق و مخابرات
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 332
فایل این مقاله در 38 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ITCC03_194
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
ازآنجاییکه موفقیت و یا شکست پروژه های نرم افزاری به طور چشمگیری با دقت فرآیند تخمین تلاش توسعه نرم افزارها،رابطه مستقیم دارد، روشهای مختلفی مانند دسته بندی و درخت رگرسیون ، قضاوت نخبگان، محاسبات نرم، انواع روشهایرگرسیون و غیره، برای تخمین تلاش توسعه نرم افزارها ارایه شده اند. اما یکی از روشهایی که به تازگی، بسیار مورد توجهمحققان و دانشگاهیان قرار گرفته است، روش تخمین مبتنی بر شباهت میباشد. در سالهای اخیر، محققان زیادی سعی داشته اندتا با به کارگیری تکنیک های مختلف هوش مصنوعی مانند شبکه های عصبی مصنوعی، شبکه های فازی، الگوریتم های ژنتیک،الگوریتم های تکاملی و فراتکاملی، و ترکیب آنها با روش تخمین مبتنی بر شباهت ، بتوانند بر دقت عملیات تخمین تلاشبیفزایند. علیرغم تمام جنبه های مثبت این روش، باید گفت که در این روش برای تخمین تلاش نرم افزارها، هیچ تفاوتی بینخصوصیات نرم افزارها دیده نمی شود و در آن، تمام خصوصیات از یک سطح اهمیت برخوردار می باشند. بنابراین سعی شدهاست با بکارگیری الگوریتم های مختلف فراتکاملی وترکیب آنها با این روش، جهت وزن دادن به این خصوصیات، نسبت بهتخمین دقیق تر تلاش، اقدام نمود. مدل پیشنهاد شده، الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه را با روش تخمین مبتنی بر شباهت ترکیبمی نماید. این مدل، سعی دارد ضمن پیشنهاد کردن وزن های مختلف برای هر خصوصیت، نسبت به محاسبه میزان شباهتهرپروژه به پروژه مورد نظر اقدام نماید. انعطاف پذیری بالای این مدل باعث شده است که بتوان آنرا با هر مجموعه داده ای،مورد استفاده قرار داد و از طرفی بتوان تمامی خصوصیات دسته ای و غیر دسته ای را نیز پوشش داد. جهت بررسی عملکرد اینمدل، سه مجموعه داده استاندارد Desharnais,Cocomo,Maxwell به کار گرفته شده واز معیارهای ارزیابی (0.25)MMRE,PRED نیز استفاده شده است.بررسی نتایج نشان ازآن دارد که ترکیب الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه وروش تخمین مبتنی بر شباهت میتواند به طور قابل ملاحظه ای، عملکرد مدلهای تخمین تلاش موجود را بهبود بخشد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
بهروز صادقی
گروه علمی مهندسی نرم افزار، دانشکده فنی ومهندسی ، دانشگاه آزاد اسلامی استان کرمان واحد کرمان
وحید خطیبی بردسیری
گروه علمی مهندسی نرم افزار، دانشکده فنی ومهندسی ، دانشگاه آزاد اسلامی استان کرمان واحد کرمان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :