Optimalizace odhadu úsilí vývoje softwaru zlepšením analýzy funkčních bodů

Abstract

Předkládaná disertační práce představuje novou metodu odhadu vývojového úsilí softwaru pomocí technik strojového učení. Hlavní myšlenkou práce bylo představit nový systém vah, které se využívají v metodě Function Points Analysis pro kalibrování odhadu rozsahu softwaru. Dále byl navržen nový optimalizační rámec pro výpočet výsledků odhadu úsilí. Pro realizaci tohoto návrhu bylo nezbytné provést výběr vhodného algoritmu strojového učení a zkoumat vliv rozsahu dat na přesnost odhadu. Ukázalo se, že shlukování dat má velký vliv na přesnost výsledků odhadů. Z toho důvodu byly provedeny experimenty na vyhodnocení nejvhodnějšího shlukování. Výsledky získané v této disertační práci byly hodnoceny podle několika hodnotících kritérií a dosáhly mnohem lepšího výsledku než původní metoda FPA nebo další srovnávané metody.