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由于软件项目趋于多样化与复杂化,软件项目管理人员无法有效地制定项目开发预算、合理分配资源,进而导致软件项目预算超支,影响项目的正常开展。有研究表明,软件项目初始阶段的需求不稳定以及成本估算不准确是导致软件项目失败的主要原因。在导致软件项目失败的原因中,需求的频繁变动是不可避免的,因而更需要在项目初期大量信息不确定的情况下进行合理的成本估算。类比估算方法(Analogy-based Estimation,ABE)是一种常见的以历史案例作为依据的软件成本估算方法,该方法在进行成本估算时不依赖于专家的判断,能更加客观地对项目的预算做出估计。然而在对软件项目进行度量的过程中,项目管理人员往往会使用表示程度的模糊的语言来描述项目,传统基于距离的相似度方法对此类数据无法有效量化处理。同时,软件成本数据中不同成本影响因子之间的关系较为复杂,传统的类比估算方法无法有效处理此类信息。因此有必要引入Vague集来处理软件成本数据,并利用其在模糊信息处理方面的优势对传统类比估算方法进行改进。Vague集理论作为模糊集的推广,能同时提供支持隶属度、反对隶属度和未知三方面的信息,表示的信息更为全面,在决策领域应用较为广泛,能更好地对模糊信息进行处理,对不同数据进行区分。由于Vague集理论发展时间较短,一些规范化公理还不够完善,相似度量方法不能完全适应现有的需求,因而需要对现有的Vague集相似度量方法进行研究,将其应用在软件成本估算中。本文在对现有软件成本方法分析的基础上做出如下几方面的研究:1、综述近十年来软件成本估算领域国内外学者的研究成果,并在以往文献对软件项目成本影响因子研究的基础上,以人员因素、项目环境因素、项目自身因素和进度因素作为划分依据,构建较为合理的软件成本估算指标体系。2、分析传统类比估算方法存在的缺陷,在度量软件项目的过程中,使用Vague值来表示软件项目数据,使其能表达传统基于距离的相似度方法无法有效量化的表示程度的模糊信息,确定不同项目属性之间的相对优属度。3、对Vague集理论进行研究,针对现有的Vague集相似度量方法中存在的不足进行改进,在包含支持度、反对度和未知度信息的前提下调整参数,提出一个新的Vague集相似度量方法,并进行理论证明和验证。4、以传统类比估算方法作为基本框架,将本文提出的Vague集相似度量方法作为软件项目的相似度函数,降低估算误差;为避免片面、主观地确定软件项目属性的权重,将Vague熵方法与熵权法结合来确定属性权重,较其他方法更为客观;最后通过实例验证,证明该方法能有效降低软件成本估算误差,提高估算准确度。