Abstrakt. Kostnadsuppskattning av programvara är en av de nödvändiga ledningsaktiviteter som utförs under initieringsfasen och som också upprepas under hela programvarans livscykel så att ändringar av den totala kostnaden görs. I kostnadsberäkningen av programvara används vanligtvis ett urval av projektattribut för att göra resursuppskattningar av de förväntade mänskliga resurserna för att leverera en programvaruprodukt. Att välja lämpliga projektkostnadsdrivrutiner i varje enskilt fall kräver dock en hel del erfarenhet och kunskap för projektledarens räkning som endast kan erhållas genom år av programvaruteknik. Ett antal studier visar att populära metoder som används i litteraturen för kostnadsberäkning av programvara, såsom linjär regression, inte är tillräckligt robusta och inte ger exakta förutsägelser. Nyligen har de dubbla variablerna Ridge Regression (RR) teknik använts för ansträngning estimering ger lovande resultat. I detta arbete visar vi att resultaten kan förbättras ytterligare om en AI-metod används för att automatiskt välja lämpliga projektkostnadsdrivrutiner (inputs) för tekniken. Vi föreslår en hybrid strategi som kombinerar RR med en Genetisk Algoritm, den senare utvecklar delmängd av attribut för att approximera ansträngningen mer exakt. Den föreslagna hybridkostnadsmodellen har tillämpats på en allmänt känd högdimensionell datauppsättning av programvaruprojektprover och de erhållna resultaten visar att noggrannheten kan ökas om överflödiga attribut elimineras.
Efi Papatheocharous m.fl. REF presenterade en Ridge Regression baserad ansträngning estimering modell, de föreslår en hybrid metod som kombinerar Ridge Regression (RR) med en Genetisk Algoritm, den senare som utvecklar undergruppen av attribut för approximering ansträngning mer exakt.
Software Effort Estimation with Ridge Regression and Evolutionary Attribute Selection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}