Artículo Científico - Modelo neuronal para la estimación del esfuerzo en proyectos de software.

Abstract:

La estimación temprana del esfuerzo para la construcción de un producto software, es crucial en la previsión del costo y tiempo necesarios para el desarrollo de software. Los modelos y técnicas para la estimación del esfuerzo presentan, como principal inconveniente, la poca precisión en las pbkp_redicciones realizadas, y generalmente se hace una mínima consideración de los aspectos no funcionales del software. Se propone la construcción de un modelo de estimación para el esfuerzo en el desarrollo de software, denominado MONEPS, que pretende mejorar la precisión en la estimación del esfuerzo, utilizando una Red Neuronal Artificial (RNA) en Backpropagation, cuya capa de entrada se estructura sobre la base de un conjunto de características y atributos tomados de la norma ISO 25000 de la calidad del software. La RNA fue entrenada con datos recopilados de aplicaciones desarrolladas en el ámbito académico, de las cuales se conocían sus tiempos de desarrollo y costos asociados. Las estimaciones de tiempo y costo, para dos casos de prueba, muestran más precisión en el modelo neuronal, en comparación con los modelos Cocomo-81 y Cocomo-II. MONEPS ha logrado la convergencia de aspectos funcionales y no funcionales para mejorar la precisión en la estimación de dicho esfuerzo.

Año de publicación:

2015

Keywords:

• Inteligencia Artificial
• SOFTWARE - NORMA ISO/IEC 25000
• Redes neuronales artificiales

Fuente:

rraae