Software Effort Estimation (SEE) är en av de viktigaste aktiviteterna i utvecklingen av programvaruprojekt. Uppskattning av ansträngningen i de primära utvecklingsstadierna av programvaran är en av de stora utmaningar som projektledaren står inför. En av de gemensamma modellerna för SEE är modellen Constructive Cost Model (COCOMO). I denna modell är arbetet med att utveckla programvaruprojekten en funktion av Kilo Line of Code (KLOC). Användningen av KLOC är en mycket tillämplig faktor för beräkning av ansträngningen i COCOMO-modellen. Dessutom, Artificiell intelligens tekniker har tillämpats i ansträngning uppskattning mycket. I detta dokument har vi presenterat en ny modell för ansträngningsuppskattning för programvaruprojekt med hjälp av partikelsvamoptimering (PSO) och har studerat de effektiva parametrarna för ansträngningsuppskattning med hjälp av PSO-algoritmen. Resultaten av dokumentet visar att den föreslagna modellen ger en bättre uppskattning jämfört med COCOMO-modellen för insatser.
Med hjälp av PSO algoritm, en ny uppskattning försök modell för programvaruprojekt har föreslagits REF.Parameters som är effektiva för försök uppskattning har analyserats med hjälp av PSO algoritm.
A novel particle swarm optimization approach for software effort estimation
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Approximate Reasoning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}