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Software de estimación de costos

Resumen

estimación de costos de software es el proceso de la predicción de la esfuerzo requerido para desarrollar un sistema de software. Este documento ofrece un panorama general de los métodos de estimación de software, incluido el coste de los recientes avances en el campo. Como algunos de estos modelos se basan en una estimación del tamaño del software como entrada, en primer lugar ofrecer una visión general de las métricas de tamaño común. A continuación, destacar los modelos de estimación de costos que se han propuesto y utilizado con éxito. Los modelos pueden ser clasificados en 2 grandes categorías: algorítmicos y no algorítmicos. Cada uno tiene sus propias fortalezas y debilidades. Un factor clave en la selección de un modelo de estimación de costos es la precisión de sus estimaciones. Por desgracia, a pesar de la gran cantidad de experiencia con los modelos de estimación, la precisión de estos modelos no es satisfactoria. El documento incluye comentarios sobre el desempeño de los modelos de estimación y descripción de varios nuevos

enfoques de la estimación de costos.

Palabras clave: estimación de proyectos, estimación de esfuerzo, modelos de costos.

 

1. Introducción

 

En los últimos años, el software se ha convertido en el componente más caro de los proyectos de sistema informático. La mayor parte del costo del software desarrollo se debe al esfuerzo humano, y los métodos de estimación más económica se centran en este aspecto y dar una estimación en términos de meses-persona.

Exacta estimaciones de costos de software son fundamentales para los desarrolladores y clientes. Pueden ser utilizados para generar la solicitud de propuestas, negociaciones de contratos, control de programación y control. Subestimar los costos pueden resultar en la aprobación de la gestión de los sistemas propuestos, que luego exceder sus presupuestos, con funciones subdesarrollados y de mala calidad, y el fracaso para completar a tiempo. Sobreestimar puede resultar en demasiados recursos comprometidos con el proyecto, o, durante la licitación del contrato, resultado de no haber ganado el contrato, que puede conducir a la pérdida de puestos de trabajo

.

Exacta estimación de costos es importante porque:

• Puede ayudar a clasificar y priorizar los proyectos de desarrollo con respecto a un negocio global plan.
• Se puede utilizar para determinar cuáles son los recursos para comprometerse con el proyecto y lo bien que estos recursos se utilizarán.
• Puede ser utilizado para evaluar el impacto de los cambios y el apoyo de replanificación.
• Los proyectos pueden ser más fáciles de gestionar y controlar que los recursos se adapten mejor a las necesidades reales.
• Los clientes esperan que los costes reales de desarrollo para estar en consonancia con los costos estimados.
• estimación de costos de software consiste en la determinación de uno o más de las siguientes estimaciones:

• esfuerzo (por lo general en meses-persona)
• duración del proyecto (en tiempo de calendario)
• de costos (en dólares)

 

La mayoría de modelos de estimación de costos intento de generar una estimación del esfuerzo, que puede ser

convertido en la duración del proyecto y el costo. Aunque el esfuerzo y el coste son estrechamente relacionados, no están necesariamente relacionados por una función de simple transformación. El esfuerzo es a menudo se mide en meses-persona de los programadores, analistas y gestores de proyectos. Esta estimación esfuerzo se puede convertir en una cifra del coste de dólares mediante el cálculo de un salario promedio por unidad de tiempo del personal involucrado, y luego multiplicarlo por el esfuerzo que se estima necesario.

Los profesionales han luchado con tres temas fundamentales:

• ¿Qué software modelo de estimación de costos de usar?
• ¿Qué tamaño del software medición de usar – las líneas de código (LOC), los puntos de función (FP), o el punto de función?
• ¿Qué es una buena estimación?

El método de cálculo de costes es una práctica generalizada la opinión de expertos. Durante muchos años, el proyecto

directores se han basado en la experiencia y las normas industriales aplicables como base para desarrollar estimaciones de gastos. Sin embargo, las estimaciones basándose en la opinión de expertos es problemática:

• Este enfoque no es repetible y los medios de obtener una estimación no son explícitos.
• Es difícil encontrar estimadores de gran experiencia para cada nuevo proyecto.
• La relación entre el tamaño y costo del sistema no es lineal. El costo tiende a aumentar

exponencialmente con el tamaño. El método de la opinión de expertos es apropiado sólo cuando el tamaño del proyecto actual y los proyectos anteriores se similares.

• manipulaciones de gestión presupuestaria por objeto evitar que la experiencia de superación y los datos de los proyectos de dudosa anterior.

En las últimas tres décadas, muchos modelos cuantitativos software de estimación de costos se han desarrollado. Se extienden a partir de modelos empíricos, como los modelos COCOMO de Boehm de análisis modelos. Un modelo empírico utiliza datos de proyectos anteriores para evaluar el proyecto actual y se deriva de las fórmulas básicas de análisis de la disposición particular, base de datos. Un modelo de análisis, en cambio, utiliza fórmulas basadas en hipótesis globales, tales como la velocidad a la que resolver los problemas de desarrollo y el número de problemas disponibles.

La mayoría de los modelos de costos se basan en la medida de tamaño, tales como LOC y FP, obtenidos a partir del tamaño

de estimación. La precisión de la estimación de tamaño un impacto directo en la precisión de la estimación de costos. Aunque las mediciones comunes tamaño tienen sus propios inconvenientes, una organización puede hacer un buen uso de cualquiera, siempre que un método de recuento es coherente utilizados.

Una estimación de costos de software bueno debe tener los siguientes atributos:

• Está concebida y apoyada por el director del proyecto y el desarrollo equipo.
• Es aceptado por todas las partes interesadas como de realización.
• Se basa en un modelo de software de costos bien definida, con una base creíble.
• Se basa en una base de datos de la experiencia relevante del proyecto (procesos similares, similares

tecnologías, ambientes similares, las personas similares y requisitos similares).

• Se define con suficiente detalle para que sus áreas de riesgo se entienden y la probabilidad de éxito es una valoración objetiva.

estimación de costos de software históricamente ha sido una dificultad importante en el desarrollo de software.

Existen varias razones para la dificultad se han identificado:

• La falta de una base de datos histórica de la medición de los gastos
• Desarrollo de software implican muchos factores interrelacionados que afectan a actividades de desarrollo y la productividad, y cuyas relaciones no son bien entendidos
• La falta de peritos capacitados y estimadores con la experiencia necesaria
• pena de poco se asocia a menudo con una pobre estimación

 

2. Proceso de estimación

 

estimación de costos es una parte importante del proceso de planificación. Por ejemplo, en el enfoque de planificación de arriba hacia abajo, la estimación de costos se utiliza para obtener el plan del proyecto:

1. El director del proyecto desarrolla una caracterización de la funcionalidad global, el tamaño, el proceso, el medio ambiente, la gente, y la calidad requerida para el proyecto.
2. Una estimación a nivel macro del esfuerzo total y el calendario se desarrolla utilizando un modelo de estimación de costes de software.
3. El gerente de proyecto de particiones el esfuerzo estimado en un nivel superior el trabajo de estructura de descomposición. También particiones en el calendario de fechas de los hitos importantes y se determina un perfil personal, que en conjunto forma un plan de proyecto.

El proceso de estimación de costos reales implica siete pasos

1. Establecer objetivos de estimación de costos
2. Generar un proyecto de plan de datos obligatorios y los recursos
3. Pin se establecen los requisitos de software
4. Haga ejercicio todos los detalles sobre el sistema de software como sea posible
5. Utilizar varias técnicas de estimación de costos independientes para aprovechar sus puntos fuertes combinados
6. Comparar las estimaciones de diferentes y repetir el proceso de estimación
7. Después de que el proyecto ha comenzado, un seguimiento de su coste real y resultados de progreso, y la retroalimentación de la gestión de proyectos

No importa qué modelo de estimación se ha seleccionado, los usuarios deben prestar atención a la siguiente para obtener los mejores resultados:

• la cobertura de la estimación (en algunos modelos generan esfuerzo por la vida de ciclo completo, mientras que otros no incluyen esfuerzos para el requisito etapa)
• calibración y supuestos del modelo
• la sensibilidad de las estimaciones de los parámetros del modelo diferente
• desviación de la estimación con respecto al coste real

3. Software de dimensionamiento

 

El tamaño del software es el factor más importante que afecta el costo del software. En esta sección

describe cinco métricas tamaño del software utilizado en la práctica. La línea de código y punto de función son las medidas más populares entre los cinco indicadores.

Línea de código: Este es el número de líneas del código fuente a luz el software, sin comentarios y líneas en blanco y se conoce comúnmente como LOC. Aunque LOC es dependiente del lenguaje de programación, es el tamaño del software más utilizado métricas. La mayoría de modelos se refieren a esta medida el costo del software. Sin embargo, exacta LOC sólo puede obtenerse después de que el proyecto se ha completado. La estimación del tamaño del código de un programa antes de que sea realidad construida es casi tan duro como la estimación del costo del programa.

Un método típico para estimar el tamaño del código es utilizar el juicio de los expertos, junto con un

técnica llamada PERT. Se trata de juicio de expertos "de tres posibles tamaños de código: Sl, el menor tamaño posible, Sh el mayor tamaño posible, y Sm, el tamaño más probable. La estimación de el código de tamaño S se calcula como:

S = S1 + Sh 4 Sm

6

PERT se puede también utilizar para los componentes individuales para obtener una estimación del sistema de software mediante la suma de las estimaciones de todos los componentes.

 

la ciencia de Software: Halstead propuso la longitud del código y la métrica de volumen. Longitud de códigos se utiliza para medir la longitud del código fuente del programa y se define como:

 

N = N1 + N2

donde N1 es el número total de ocurrencias del operador, y N2 es el número total de ocurrencias operando.

Volumen corresponde a la cantidad requiere de espacio de almacenamiento y se define como:

V = log N (n1 + n2)

donde n1 es el número de operadores distintos, y n2 es el número de operandos diferentes que aparecen en un programa.

Función de puntos: Se trata de una medida basada en la funcionalidad del programa y se introdujo por primera vez por Albrecht. El número total de puntos de función depende de los condes de distintos (en términos de formato o de la lógica de procesamiento) en los siguientes tipos cinco clases:

1. El usuario de entrada tipos: los datos de entrada del usuario o tipos de control
2. El usuario de salida tipos: los tipos de datos de salida para el usuario que deja el sistema
3. Encuesta tipos: los mandos interactivos que requieren una respuesta
4. Interior tipos de archivos: los archivos (grupos lógicos de información) que se utiliza y se comparte dentro del sistema
5. Exteriores tipos de archivos: los archivos que se pasan o compartida entre el sistema y otro sistema. Cada uno de estos tipos es individual asignado uno de los tres niveles de complejidad de {1 = sencillo, 2 = medio, 3 complejos =} y le da un valor de ponderación que varía de 3 (para la entrada simple) al 15 (de complejos archivos internos).

La función no ajustados de punto cuenta (UFC) se da como

5 3

UFC =? ? N W

i = 1 j = 1 ij ij

donde N ij ij y W son, respectivamente, el número y peso de los tipos de la clase i con j complejidad.

Por ejemplo, si la función de punto de cuenta-prima de un proyecto son 2 entradas simples (W ij = 3), 2

complejo salidas (W ij = 7) y un complejo expediente interno (W ij = 15). Luego UFC = 2 * 3 + 2 * 7 +1 * 15 = 35.

Este recuento inicial de puntos de función es directamente utilizada para la estimación de costo o es modificado por factores cuyos valores dependen de la complejidad general del proyecto. , Se tendrá en cuenta el grado de procesamiento distribuido, el importe de la reutilización, el requisito de desempeño, etc El recuento final de puntos de función es el producto de la UFC y estos factores de complejidad del proyecto. La ventaja de la medición de puntos de función es que puede ser obtenido en base a la especificación de requisitos del sistema en la fase inicial del software el desarrollo.

El UFC también se utiliza para estimar el tamaño de código en forma lineal siguiente:

LOC = a * UFC + b

Los parámetros a, b, se puede obtener mediante regresión lineal y previamente completado los datos del proyecto. El último punto de la función de recuento manual de prácticas se mantiene por el IFPUG (Internacional función Punto de Grupo de Usuarios).

 

Extensiones de punto de función: punto característica se extiende a los puntos de función incluyen algoritmos como una nueva clase. Un algoritmo es define como el conjunto de normas que deben ser completamente expresada para resolver un problema computacional importante. Por ejemplo, una rutina de raíz cuadrada puede ser considerado como un algoritmo. Cada algoritmo utilizado se le da un peso que van de 1 (primaria) a 10 (algoritmos sofisticados) y el punto de función es la suma ponderada de los algoritmos más la función puntos. Esta medida es especialmente útil para sistemas con pocos insumos y salida y la complejidad algorítmica de alta, como el software matemático, simulación discreta, y aplicaciones militares.

 

Otra de las posibilidades de puntos de función es punto de función completa (FFP) para medir en tiempo real

aplicaciones, teniendo también en cuenta el aspecto del control de dichas solicitudes. FFP introduce dos nuevos datos de control de los tipos de función y cuatro nuevos tipos de control de transacciones función.

puntos de objeto: Si bien el punto de características y FFP ampliar el punto de función, el punto del objeto mide el tamaño de una dimensión diferente. Esta medición se basa en el número y la complejidad de los siguientes objetos: pantallas, informes y componentes 3GL. Cada uno de estos objetos se cuenta y da un peso de 1 (simple pantalla) a 10 (3GL componente) y el punto del objeto es la suma ponderada de todos estos objetos. Esta es una medida relativamente nueva y no ha sido muy popular. Sin embargo, porque es fácil de usar en la fase inicial del ciclo de desarrollo y también mide el tamaño del software razonablemente bien, esta medida se ha utilizado en los modelos de estimación más importantes, como COCOMO II para estimación de costos.

4. Estimación de costos

 

Hay dos tipos principales de métodos de estimación de costos: algorítmicos y no algorítmicos.

Los modelos algorítmicos varían ampliamente en sofisticación matemática. Algunos se basan en fórmulas aritméticas sencillas utilizando estadísticas de resumen como medias y desviaciones estándar. Otros se basan en modelos de regresión y las ecuaciones diferenciales. Para mejorar la precisión de los modelos algorítmicos, hay una necesidad de ajustar o calibrar el modelo a las circunstancias locales. Estos modelos no se pueden utilizar fuera de la plataforma. Incluso con la calibración de la precisión pueden ser muy desiguales.

En primer lugar, dar una visión general de los métodos no-algorítmico.

 

4.1-Métodos no algorítmico

 

Analogía costos: Este método requiere uno o más proyectos terminados que son similares al nuevo proyecto y se deriva de la estimación a través del razonamiento por analogía con los costes reales de proyectos anteriores. Estimación por analogía puede hacerse ya sea en el nivel total del proyecto o en el subsistema. El nivel total del proyecto tiene la ventaja de que todos los componentes del coste del sistema será considerado, mientras que el nivel de subsistema tiene la ventaja de proporcionar una evaluación más detallada de las similitudes y diferencias entre el nuevo proyecto y los proyectos terminados. La fuerza de este método es que la estimación se basa en un proyecto real la experiencia. Sin embargo, no está claro en qué medida el proyecto anterior sea efectivamente representativo de las limitaciones, el medio ambiente y las funciones a realizar por el nuevo sistema.

juicio de los expertos: Este método consiste en consultar a uno o más expertos. Los expertos proporcionan estimaciones utilizando sus propios métodos y experiencias. Expertos mecanismos de consenso como la técnica Delphi o PERT se utiliza para resolver las inconsistencias en las estimaciones. La técnica Delphi es el siguiente:

1) El coordinador presenta cada experto con una especificación y un formulario para registro de las estimaciones.

2) Cada experto se llena en forma individual (sin discutir con los demás) y se le permite hacer las preguntas coordinador.

3) El coordinador prepara un resumen de todas las estimaciones de los expertos (incluyendo media o mediana) en un formulario de solicitud de otra iteración de las estimaciones de los expertos y la justificación para las estimaciones.

4) Repita los pasos 2) -3) tantas rondas, según proceda.

Una modificación de la técnica Delphi propuesto por Boehm y Fahquhar parece ser más eficaz: Antes de la estimación, una reunión de grupo con el coordinador y los expertos está dispuesto a discutir los temas de estimación. En el paso 3), los expertos no necesita dar ninguna razón de ser de las estimaciones. En su lugar, después de cada ronda de estimación, el coordinador llama a una reunión para discutir con expertos los puntos en los que sus estimaciones variaron ampliamente.

Parkinson: El uso de los principio de Parkinson "el trabajo se expande para llenar el volumen disponible", el costo es determinado (no estimado) por los recursos disponibles en lugar de basarse en una evaluación objetiva. Si el software tiene que ser entregado en 12 meses y los 5 están disponibles, el esfuerzo se estima en 60 meses-persona. Aunque a veces da una buena estimación, este método no se recomienda ya que puede proporcionar estimaciones muy poco realista. Además, este método no promueve la buena práctica de la ingeniería de software.

 

Precio a ganar: El costo del software se estima para ser el mejor precio para ganar el proyecto. La estimación se basa en el presupuesto del cliente en lugar de la funcionalidad del software. Por ejemplo, si una estimación razonable para un proyecto cuesta 100 meses-persona, pero el cliente sólo puede permitirse 60 meses-persona, es común que el estimador se le pide que modifique la estimación para adaptarse a los esfuerzos de 60 meses con el fin de ganar el proyecto. Esto no es de nuevo un buenas prácticas ya que es muy probable que cause un retraso de entrega o mal la fuerza del equipo de desarrollo a trabajar horas extraordinarias.

De abajo hacia arriba: En este enfoque, cada componente del sistema de software se estima por separado y los resultados agregados para producir una estimación para todo el sistema. La exigencia de este enfoque es que una diseño inicial debe estar en el lugar que indica cómo el sistema se descompone en diversos componentes.

De arriba hacia abajo: Este planteamiento es el contrario del método de abajo hacia arriba. Una estimación del costo global del sistema se deriva de las propiedades globales, utilizando métodos algorítmicos o no algorítmico. El costo total puede dividirse entre los diversos componentes. Este enfoque es más adecuado para la estimación de costos en la etapa inicial.

 

4.2 Métodos algorítmicos

Los métodos de algoritmos se basan en modelos matemáticos que producen estimaciones de gastos en función de un número de variables que se consideran los factores de mayor costo. Cualquier modelo algorítmico tiene la forma:

Esfuerzo = f (x 1, x 2, …, x n)

donde {x 1, x 2, …, x n} denotan los factores de coste. Los métodos algorítmicos existentes difieren en dos aspectos: la selección factores de coste, y la forma de la función f. En primer lugar, se revisan los factores de costos utilizados en estos modelos, a continuación, caracterizar los modelos de acuerdo a la forma de las funciones y si los modelos son analíticos o empíricos.

 

4.2.1 Los factores de costo

 

Además del tamaño del software, existen muchos otros factores de coste. El conjunto más completo de los factores de costo se proponen y utilizada por Boehm et al en el modelo COCOMO II. Estos factores de costo puede se divide en cuatro tipos:

factores del producto: requiere fiabilidad, la complejidad del producto, el tamaño de base de datos utilizada; requiere

reutilización; partido de la documentación a las necesidades del ciclo de vida;

Informática factores: limitación de tiempo de ejecución, memoria principal restricciones, las limitaciones equipo de respuesta, la volatilidad de la plataforma;

Personal de factores: la capacidad de analista, la experiencia de la aplicación, programación capacidad;

experiencia de plataforma, la experiencia del lenguaje y la herramienta, la continuidad del personal;

Proyecto de factores: el desarrollo de varios sitios; uso de la herramienta de software, programa de desarrollo necesario.

Los factores antes mencionados no son necesariamente independientes, y la mayoría de ellos son difíciles de cuantificar. En muchos modelos, algunos de los factores aparecen en forma combinada y algunos son simplemente ignorados. Además, algunos factores toman valores discretos, lo que resulta en una función de estimación con una forma de pieza.

4.2.2 Modelos lineales

modelos lineales tienen la forma:

n

Esfuerzo = a0 + ax å

i = 1 i i

donde los coeficientes a 1, …, a n se eligen para adaptarse mejor a los datos del proyecto terminado. El trabajo de Nelson pertenece a este tipo de modelos. Estamos de acuerdo con el comentario de Boehm que hay demasiadas interacciones no lineales en el software el desarrollo de un modelo lineal para trabajar bien ".

 

4.2.3 modelos multiplicativos

modelos multiplicativos de la forma:

n xi

Esfuerzo = a0 ? Un

i = 1 i

Una vez más los coeficientes a 1, …, a n se eligen para adaptarse mejor a los datos del proyecto terminado. Walston-Felix utilizados este tipo de modelo con cada x i teniendo en sólo tres valores posibles: -1, 0, 1. modelo Doty también pertenece a esta clase con cada x i teniendo en sólo dos valores posibles: 0, 1. Estos dos modelos parecen ser demasiado restrictivas en los valores de coste de los factores.

 

4.2.4 Poder modelos de función

función de los modelos de alimentación tienen la forma general:

Esfuerzo = 'S a, b

donde S es el tamaño del código, y, b son (por lo general simples) las funciones de otros factores de coste. Esta clase contiene dos de los modelos algorítmicos más popular en uso, de la siguiente manera:

 

COCOMO (Modelo Constructivo de costos) los modelos

Esta familia de modelos fue propuesto por Boehm. Los modelos se han ampliamente aceptado en la práctica. En el COCOMOs, el código de tamaño S se da en miles de LOC (KLDC) y el esfuerzo es en persona-mes.

A) COCOMO básico. Este modelo utiliza tres tipos de {a, b} en función de la complejidad del software sólo:

(1) para que, bien entendido aplicaciones sencillas, un 2.4, b = 1,05;

(2) para más sistemas complejos, un 3.0, b = 1,15;

(3) para sistemas embebidos, un 3.6, b = 1.20.

El modelo COCOMO básico es simple y fácil de usar. Como muchos factores, los costos no son

considerado, sólo se puede utilizar como una estimación aproximada.

B) COCOMO Intermedio y COCOMO detallada. En el COCOMO intermedio, una estimación de esfuerzo nominal se obtiene usando la función de potencia con tres juegos de {a, b}, con un coeficiente que es levemente diferente a la del COCOMO básico:

(1) para que, bien entendido aplicaciones sencillas, un 3.2, b = = 1,05

(2) para más compleja sistemas, un 3.0, b = = 1,15

(3) para sistemas embebidos, un 2.8, b = = 1,20

Entonces, los factores de quince costo con valores entre 0,7 y 1,66 (ver Tabla 1) están determinados [5]. El M factor de impacto global es obtenido como el producto de todos los factores individuales, y la estimación se obtiene multiplicando M a la estimación nominal.

 

 

 

 

 

 

Tabla 1: Los factores de costo y sus ponderaciones en COCOMO II

 

Los factores de costo

Descripción

Clasificación

Muy bajo

baja

nominales

Alto

Muy alta

 

Producto

 

 

 

 

 

CONFIAR

requiere fiabilidad del software

0.75

0.88

1.00

1.15

1.40

DATOS

base de datos de tamaño

–

0.94

1.00

1.08

1.16

CPLX

producto de la complejidad

0.75

0.85

1.00

1.15

1.30

Equipo

TIEMPO

ejecución limitación de tiempo

–

–

1.00

1.11

1.30

STOR

principales limitación de almacenamiento

–

–

1.00

1.06

1.21

VIRT

virtuales máquina de la volatilidad

–

0.87

1.00

1.15

1.30

GIRO

equipo tiempo de respuesta

–

0.87

1.00

1.07

1.15

Personal

ACAP

analista capacidad de

1.46

1.19

1.00

0.86

0.71

AEXP

aplicación experiencia

1.29

1.13

1.00

0.91

0.82

PCAP

programador capacidad de

1.42

1.17

1.00

0.86

0.70

Vexp

virtuales máquina de la experiencia

1.21

1.10

1.00

0.90

–

LEXP

idioma experiencia

1.14

1.07

1.00

0.95

–

Proyecto

MODP

moderna programación de la práctica

1.24

1.10

1.00

0.91

0.82

HERRAMIENTA

herramientas de software

1.24

1.10

1.00

0.91

0.83

SCED

desarrollo de la programación

1.23

1.08

1.00

1.04

1.10

Mientras tanto COCOMOs básica y media estimar el costo de software en el sistema

nivel, el COCOMO detallado trabaja en cada sub-sistema por separado y tiene un evidente

ventaja para los grandes sistemas que contienen subsistemas no homogéneos.

C) COCOMO II. Tal vez la diferencia más significativa de la COCOMO los primeros modelos es que los cambios b exponente de acuerdo a los factores de coste: precedentedness, flexibilidad de desarrollo, la arquitectura o la resolución de riesgos, la cohesión del equipo, y el proceso de madurez. Otras diferencias incluyen que acaba de agregar los factores de costo y modelos para la solidificación de arquitectura de software y reducir el riesgo.

 

El modelo de Putnam y SLIM

Putnam deriva su modelo basado en Norden / distribución de Rayleigh de mano de obra y su encontrar en el análisis de muchos proyectos terminados. La parte central del modelo de Putnam se llama la ecuación de software de la siguiente manera:

 

S = E '(Esfuerzo) 1 / 3 t d 4 / 3

d donde t es el tiempo de entrega de software, E es el factor de entorno que refleja la capacidad de desarrollo, lo que puede deducirse de los datos históricos con el software

ecuación. La talla S es del estado de conciencia y el esfuerzo es en persona-año. Otro importante relationfound por Putnam es

Esfuerzo = D 0 't d 3

donde D 0 es un parámetro de la mano de obra llamada acumulación que se extiende desde las 8 (un software completamente nuevo con muchas interfaces) a 27 (reconstruida software). La combinación de la ecuación anterior con la ecuación de software, se obtiene la función de potencia forma:

Esfuerzo = (D04 / 7 x E-9 / 7) X S9 / 7 y

td = (D0-7.1 x E-3 / 7) x S3 / 7

modelo de Putnam es también ampliamente utilizado en la práctica y SLIM es una herramienta de software basada en este modelo de estimación de costos y la programación de mano de obra.

 

4.2.5 Modelo de calibración mediante regresión lineal

Una aplicación directa de los modelos anteriores no tiene locales circunstancias en consideración.

1. Sin embargo, se puede ajustar los factores de coste utilizando los datos locales y el método de regresión lineal. Ilustramos esta calibración del modelo con el modelo de alimentación función general: Esfuerzo = a 'b S.

Tomar el logaritmo de ambos lados y sea Y = log (esfuerzo), A = log (a) y = log X (S). La fórmula se transforma en una lineal ecuación:

Y = A + B 'X

Aplicando el método de mínimos cuadrados estándar a un conjunto de datos de proyectos anteriores {Y i, X i: i = 1, …, k}, obtenemos el b parámetros necesarios y A (y por lo tanto a) para la función de potencia.

 

4.2.6 Modelos discretos

modelos discretos tienen una forma de tabla, que por lo general se relaciona el esfuerzo, la duración, dificultad y el costo de otros factores. Esta clase de modelos contiene modelo de Aron, el modelo de Wolverton, y el modelo de Boeing. Estos modelos adquirido cierta popularidad en los primeros días de estimación de costos, ya que son fáciles de usar.

 

4.2.7 Otros modelos

Muchos otros modelos existen y los siguientes se han utilizado con bastante éxito en la práctica.

 

Precio-S es el software propietario modelo de estimación de costos desarrollado y mantenido por RCA, Nueva Jersey. A partir de una estimación del tamaño del proyecto, el tipo y dificultad, el modelo calcula el costo del proyecto y el calendario.

 

SoftCost relaciona el tamaño, el esfuerzo y la duración para hacer frente a los riesgos utilizando una forma de la distribución de probabilidad Rayleigh. Contiene heurística para guiar a los estimadores de hacer frente a las nuevas tecnologías y las relaciones complejas entre los diferentes parámetros.

Los modelos algorítmicos se pueden agrupar como se muestra en la Tabla 2.

 

Tabla 2. Clasificación de los modelos algorítmicos

Los modelos algorítmicos

Lineal

Multiplicativo

Potencia la función

Discretos

Otros

Empírica

Nelson

Walston-Felix Hato et al

COCOMOS

Aron Boeing Wolverton

Precio-S

Analítica

Putnam

Suave Costo

La Tabla 3 compara las fortalezas y debilidades de los diferentes métodos. De la comparación, podemos concluir que

• Ningún método es mejor para todos los proyectos.
• Parkinson y de precios para ganar- métodos no son adecuados para las organizaciones que tienen como objetivo ganar más negocio.
• Usando una combinación de técnicas pueden proporcionar la mejor estimación. Por ejemplo, la combinación de la estimación de arriba hacia abajo con la opinión de expertos y los métodos de analogía puede proporcionar un resultado superior.

Cuadro 3. Resumen de los puntos fuertes y débiles de los diferentes métodos

Métodos

Fuerza

Debilidades

No algorítmico

Juicio de Expertos

Expertos con experiencia en la materia puede proporcionar una buena estimación;

Dependiendo de la "experto";

Puede ser sesgo;

Sufren de recordar incompleta

Analogía

Basándose en los datos reales del proyecto y la experiencia pasada

Similares proyectos no puede existir;

Los datos históricos pueden no ser exactos

Precio de Parkinson a ganar

A menudo con el contrato

Pobres la práctica;

Puede tener grandes sobrecostos

De arriba hacia abajo

Sistema de enfoque de nivel;

Más rápido y más fácil que el método de abajo hacia arriba;

proyecto de detalle requerido mínimo

Proporcionar pequeño detalle para justificar

estimaciones;

Menos precisos que otros métodos

De abajo hacia arriba

Basado en el análisis detallado;

Apoyo a los proyectos de seguimiento mejor que otro método, como su dirección de estimaciones tareas de bajo nivel

Pueden pasar por alto los factores de coste del sistema de nivel;

Requieren un mayor esfuerzo de estimación

en comparación con de arriba hacia abajo;

Difícil para realizar la estimación inicial del ciclo de vida

Algorítmica

Objetivos, resultados repetibles;

Obtener una mejor comprensión de la estimación método

insumos subjetiva;

Calibrados para los proyectos anteriores y puede no reflejar el entorno actual;

Los algoritmos pueden ser específicas de la empresa y no ser adecuado para el software

desarrollo en general

 

4.3 Medición de los resultados del modelo

Varios investigadores han utilizado diferentes medidas de error. El error de medida más popular es absoluta media relativa de error (MARE):

n

MARE = a (| (estimatesi – ACTUALI) / ACTUALI |) / n

i = 1

cuando la estimación i es el esfuerzo estimado a partir del modelo, i real es el esfuerzo real y n es el número de proyectos.

Para establecer si los modelos son parciales, el promedio de error relativo (MRE) se puede utilizar:

MRE = = a (| (estimatesi – ACTUALI) / ACTUALI |) / n

Una ERM positivo grande que sugieren que el modelo general sobreestima el esfuerzo, mientras que un gran valor negativo indicaría lo contrario.

Los siguientes criterios pueden ser utilizados para la evaluación de los modelos de estimación de costos:

1) Definición – ¿El modelo claramente definido los costos es la estimación, y los gastos que le está excluyendo?

2) La fidelidad – Si las estimaciones de cerca a los costes reales gastados en los proyectos?

3) Objetividad – ¿El modelo de evitar la asignación de la mayor parte de la variación de los gastos de software para mal calibrado factores subjetivos (como la complejidad)? ¿Es difícil para ajustar el modelo para obtener cualquier resultado que el usuario quiere?

4) constructivo – ¿Puede un usuario diga por qué el modelo da a las previsiones que hace? ¿Le ayuda al usuario a comprender el trabajo de software se debe hacer?

5) Detalle – ¿El modelo se adaptan fácilmente a la estimación de un sistema de software que consiste en una serie de subsistemas y unidades? ¿Da la fase exacta y averías actividad?

6) Estabilidad – ¿Las diferencias pequeñas en los insumos producen pequeñas diferencias en las estimaciones de costos de producción?

7) Ámbito de aplicación – ¿El modelo de la cubierta de la clase de proyectos de software, cuyos costos el usuario necesita para estimar?

Facilidad de uso – ¿Son los datos del modelo y las opciones fáciles de entender y especificar?

9) Prospectiva – ¿El modelo de evitar el uso de la información que no va a ser bien conocido hasta que el proyecto se ha completado?

10) Parsimonia – ¿El modelo de evitar el uso de factores muy redundante, o factores que no contribuyen sensiblemente a los resultados?

 

 

5. Comportamiento de los modelos de estimación

Muchos estudios han tratado de evaluar los modelos de estimación de costos. Desafortunadamente, los resultados no son alentadores, ya que muchos de ellos resultaron ser no muy precisa. Kemerer realiza una validación empírica de cuatro modelos algorítmicos (SLIM, COCOMO, Estimacs, y FPA). No recalibración de los modelos se realizó en los datos del proyecto, que era diferente de la utilizada para el desarrollo del modelo. La mayoría de los modelos mostró un fuerte sesgo en la estimación y grandes errores de estimación, que van de una yegua de 57% a 800%.

Vicinanza, Mukhopadhyay y Prietula expertos para estimar el esfuerzo del proyecto a partir de datos Kemerer de conjunto sin formales técnicas algorítmicas y ha encontrado los resultados superaron a los modelos en el estudio original. Sin embargo, el MARE rangos de 32 a 1.107%.

Ferens y Gurner evaluaron tres modelos (TRAMOS, Checkpoint, y COSTAR) con 22

proyectos la base de datos de Albrecht y 14 proyectos a partir de datos Kemerer de conjunto. El error de estimación también es grande, con MARE que van desde 46% para el modelo de punto de comprobación al 105% para el COSTAR modelo.

Otro estudio sobre COCOMO también se encuentran las altas tasas de error, un promedio de 166%. Jeffery y bajo investigado la necesidad de la calibración del modelo, tanto en los niveles de la industria y la organización. Sin la calibración del modelo, el error de estimación era grande, con MARE que van del 43% al 105%.

Jeffery, Baja y Barnes tarde en comparación con el modelo SPQR/20 FPA con datos de 64 proyectos de una sola organización. Los modelos fueron recalibrados para el medio ambiente local para eliminar los sesgos de estimación. Mejora en la estimación se observó con una yegua de 12%, lo que refleja las ventajas de la calibración del modelo.

También se hicieron estudios basados en el uso de la analogía. Con el uso de un programa llamado

ANGEL que se basa en la minimización de la distancia euclidiana en el espacio n-dimensional, Pastor y Schofield encontró que la estimación por analogía superó la estimación basada en algoritmos, obtenida por estadística.

Heemstra encuestados 364 organizaciones y se encontró que sólo el 51 modelos utilizados para estimar esfuerzo y que los usuarios del modelo no hizo ninguna estimación mejor que los usuarios no-modelo. Además, el uso de modelos de estimación no era mejor que la opinión de expertos.

Un estudio de desarrollo de software dentro del JPL encontró que sólo el 7% de los estimadores de uso

modelos algorítmicos como un enfoque principal de la estimación.

 

6. Nuevos enfoques

estimación de costes sigue siendo un problema complejo, que continúa atrayendo la atención de numerosas investigaciones. Los investigadores han intentado enfoques diferentes. Recientemente, los modelos basados en técnicas de inteligencia artificial se han desarrollado. Por ejemplo, Finnie y Wittig aplicado las redes neuronales artificiales (RNA) y el razonamiento basado en casos (CBR) a la estimación del esfuerzo. El uso de un conjunto de datos de la Asociación Australiana de Métricas de Software, RNA es capaz de estimar el esfuerzo de desarrollo en un 25% del esfuerzo real en más del 75% de los proyectos, y con una yegua de menos de 25%. Sin embargo, los resultados de CBR fueron menos alentadores. En el 73% de los casos, las estimaciones fueron menos de 50% del esfuerzo real, y el 53% de los casos, las estimaciones fueron dentro del 25% de lo real.

En un estudio separado, Mukhopadhyay, Vicinanza y Prietula encontró que un experto sistema basado en el razonamiento analógico superó a otros métodos.

Srinivasan y Fisher utiliza métodos de aprendizaje automático basado en árboles de regresión y redes neuronales para estimar los costos. Los enfoques de aprendizaje se han encontrado para ser competitivos con SLIM, COCOMO, y los puntos de función, en comparación con el estudio previo realizado por Kemerer. Una de las principales ventajas de los sistemas de aprendizaje es que son adaptables y no paramétricas.

Briand, El Eman y Bomarius propuso un método de costo de modelado híbrido, COBRA: Costo

estimación, evaluación comparativa y el análisis de riesgos. Este método se basa en el conocimiento de expertos y datos cuantitativos del proyecto de un pequeño número de proyectos. con resultados interesantes informó acerca de un pequeño conjunto de datos.

About the Author

CURRICULUM VITAE

Objectives: -
Develop the desktop and Distributed Database Applications through the
application tools like :
C/C++, Visual Basic (Database Connectivity With Oracle or SQL Server2000,Ms-Access,Crystal Report)
Java, HTML, DHTML, Visual C++, ASP (Active Server Pages), VbScript, JavaScript.

Personal: – E-Mail: nomaniba@yahoo.com
Name: Muhammad Noman Siddiqui
F/Name: Muhammad Saeed Siddiqui
D.O.B: 13th June 1980

Sex: Male

Marital Status: Married

Nationality: Pakistani

Address: B-6/229 Indus Mehran Society,
Malir Extension Karachi.Pakistan
P.O.Box: 75080
Cell No: 0345-3623475
Experience: -
I have One year Teaching Experience in an Global Computer Institute.
C/C++,Visual Basic,Ms-Office(Ms-Word,Access,Excel)
SQL Server 2000,Crystal Report.

Qualification:-
Academic:-

Graduation:
MS (Network &Telecommunications;)
from Mohammad Ali Jinnah University

BS (Computer Science)
from Orasoft Training Institute
Affiliated With University Of Shah Abdul,Sindh
Intermediate: H.S.C from Govt Dehli Science College

Matric : S.S.C From F.J Grammar School

Strength:-
Handling and Design the Desktop Applications Through Visual Basic With Database Connectivity Like Sql Server-2000,Ms-Access and Oracle.
Handling and Design the Distributed Applications Through ASP and Jsp with the database connectivity like Ms-Access,Sql-Server-2000 and Oracle 8i.
Projects:-
• Library Information System
• Inventory Control System
• Sale/Purchase System (Designed in Visual Basic)
• Fixed Assets Management System(Under Process)
Reference:-
I have listened through my colleague.So consider me as an employee candidate in your concerned department of your organization.

Check Hardware & System Setting + Benchmark (Everest)

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