Sammanhang: Ända sedan framväxten av smidiga metoder under 2001 har många mjukvaruföretag flyttat till Agile Software Development (ASD), och sedan dess har många studier genomförts för att undersöka ansträngningsuppskattning i ett sådant sammanhang; men hittills finns det ingen enda studie som ger en detaljerad översikt över den senaste tekniken i ansträngningsuppskattning för ASD. Mål: Syftet med denna studie är att ge en detaljerad översikt över den senaste tekniken inom området för ansträngningsuppskattning i ASD. Metod: För att rapportera state of the art har vi genomfört en systematisk litteraturgenomgång i enlighet med de riktlinjer som föreslås i evidensbaserad programvaruteknisk litteratur. Resultat: Totalt valdes 25 primära studier ut; de viktigaste resultaten är i) Subjektiva skattningsmetoder (t.ex. expert bedömning, planering poker, använda fall poäng uppskattning metod) är de vanligaste tillämpas i ett agilt sammanhang; ii) Använd fall punkter och berättelse punkter är de vanligaste storleksmått respektive; iii) MMRE (Mean Magnitude of Relative Error) och MRE (Magnitud of Relative Error) är de mest använda noggrannhetsmått; iv) team färdigheter, tidigare erfarenhet och uppgiftsstorlek anges som de tre viktiga kostnadsdrivare för ansträngningsberäkning i ASD; och v) Extreme Programmering (XP) och SCRUM är de enda två smidiga metoder som identifieras i de primära studierna. Slutsats: Subjektiva skattningsmetoder, t.ex. expert omdömesbaserade tekniker, planering poker eller använda case poäng metod, är den som används mest i agil ansträngning estimering studier. När det gäller storleksmåtten var de som användes mest i de primära studierna berättelsepunkter och använda fallpunkter. Flera forskningsluckor identifierades, med avseende på agila metoder, storleksmått och kostnadsdrivrutiner, vilket tyder på många möjliga vägar för framtida arbete.
Ett annat område för programvaruutveckling omfattas av REF.
Effort estimation in agile software development: a systematic literature review
{'venue': "PROMISE '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}