Abstract-Accurate projekt ansträngning förutsägelse är ett viktigt mål för programvaruteknik samhället. Hittills har det mesta arbetet fokuserat på att bygga algoritmiska modeller för ansträngning, till exempel COCOMO. Dessa kan kalibreras till lokala miljöer. Vi beskriver ett alternativ till uppskattning baserad på användning av analogier. Den underliggande principen är att projekt ska karakteriseras med avseende på egenskaper (t.ex. antal gränssnitt, utvecklingsmetod eller storleken på dokumentet om funktionskrav). Avslutade projekt lagras och sedan blir problemet att hitta de mest liknande projekt som krävs för en förutsägelse. Likhet definieras som Euclidean avstånd i n-dimensionellt utrymme där n är antalet projektfunktioner. Varje dimension är standardiserad så alla dimensioner har samma vikt. De kända insatsvärdena hos de närmaste grannarna till det nya projektet används sedan som grund för förutsägelsen. Processen automatiseras med hjälp av ett PC-baserat verktyg som kallas INGEL. Metoden valideras på nio olika industriella datauppsättningar (totalt 275 projekt) och i samtliga fall analogt överträffar algoritmiska modeller baserade på stegvis regression. Utifrån detta arbete hävdar vi att uppskattning genom analogi är en livskraftig teknik som, åtminstone, kan användas av projektledare för att komplettera nuvarande skattningstekniker.
Shepperd och Schofield REF uppgav till exempel att analogier överträffade stegvisa regressionsmodeller på nio industriella datauppsättningar.
Estimating software project effort using analogies
{'venue': 'IEEE Trans. Software Eng.', 'journal': 'IEEE Trans. Software Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}