Publisher's Synopsis
Das Buch ist wie folgt gegliedert: Kapitel 1 beschreibt den Softwareentwicklungsprozess, die Notwendigkeit der Aufwandsschätzung und die verschiedenen Ansätze der algorithmischen Aufwandsschätzungstechniken. Kapitel 2 stellt eine Literaturübersicht über die vorhandenen Ansätze zur Aufwandsschätzung vor und liefert einen detaillierten Bericht über die nicht-algorithmische Kombination von Ansätzen zur Verbesserung der Schätzgenauigkeit. In Kapitel 3 wird eine neue Methode zur Aufwandsschätzung vorgeschlagen, die auf Fuzzy-Logik mit Funktionspunktgröße basiert. Die dreieckige Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktion wird mit einem Größenparameter im Funktionspunkt verwendet. Dieses Modell wird hinsichtlich seiner Genauigkeit mit dem COCOMO-Modell verglichen. In Kapitel 4 wird ein adaptives Neuro-Fuzzy-Schema vorgeschlagen, das das Konzept des künstlichen neuronalen Netzes und der Fuzzy-Logik integriert. Kapitel 5 schlägt die Partikelschwarmoptimierung und den K-Mittel-Hybridalgorithmus zum Clustern der Daten vor, und der Aufwand wird mit Hilfe eines neuronalen Netzes und einer analogiebasierten Schätzung geschätzt. Kapitel 6 ist ein Vergleich aller vorgeschlagenen Modelle in vier Experimenten. Die verwendeten Metriken sind MRE, MAE, MBRE und MIBRE. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl der Neuro-Fuzzy- als auch der Clustering-Algorithmus die beste Schätzung des Softwareaufwands darstellen.
