一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法技术

本发明专利技术涉及一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法，包括以下步骤：接收新项目；确定和新项目类似的历史项目；计算新项目和历史项目的特征差分；基于特征差分构建目标函数；使用BA算法对目标函数进行求解，得到最优参数；基于最优参数，对参与计算的每个历史项目的工作量进行加权得到新项目的工作量。与现有技术相比，本发明专利技术具有明确了特征差分和工作量差分之间的变化关系，使得计算得到的工作量准确性更高。的工作量准确性更高。的工作量准确性更高。

【技术实现步骤摘要】
一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法


[0001]本专利技术涉及软件项目管理
，尤其是涉及一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法。

技术介绍

[0002]软件开发工作估计(Software Development Estimation，SDE)是软件开发过程中最重要的步骤之一，对软件项目的成功起着至关重要的作用。它不仅包括预测开发软件所需的工作量、时间和员工数量，而且还包括软件维护过程所需的工作量。近几十年来，人们提出了各种方法来估计SDE，可分为基于算法和基于非算法的工作量估计技术。应用最广泛的方法之一是Shepperd在1979年提出基于案例的推理(Case Based Reasoning，CBR)。尽管到目前为止已经介绍了许多SDE估计方法，但易用性和简单性使得CBR得到了广泛应用。CBR方法强调使用过去项目的知识，因此被称为是基于类比的估计(Analogy Based Estimation，ABE)方法。
[0003]ABE方法的背景理论是具有相似特征的软件开发项目具有相似性的工作量。相似项目的数量是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法，其特征在于，包括以下步骤：接收新项目；确定和新项目类似的历史项目；计算新项目和历史项目的特征差分；基于所述特征差分构建目标函数；使用BA算法对目标函数进行求解，得到最优参数；基于所述最优参数，对参与计算的每个历史项目的工作量进行加权得到新项目的工作量。2.根据权利要求1所述的一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法，其特征在于，所述特征差分指新项目的特征和历史项目的特征差值，即：所述特征差分包括正特征差分和负特征差分。3.根据权利要求2所述的一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法，其特征在于，所述正特征差分和负特征差分和工作量的关系不一致，正特征差分与工作量差分的相关性更强；定义特征差分与工作量差分的相关性为工作量弹性l，a为称为调整因子，有：式中，Δe
+
为工作量差分，即新项目工作量和历史项目工作量的差值，4.根据权利要求3所述的一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法，其特征在于，当采用直线拟合的情况下有：为正调整因子，为负调整因子；项目中每个特征都有一组对应的5.根据权利要求4所述的一种两段式差分优化驱动的基于类比的工作量度量方法，其特征在于，所述目标函数的构建包括以下步骤：构建特征权重矩阵为：式中，为和新项目类似的历史项目个数，为特征权重，m表示每个项目的特征个数；中的每一行代表一个相似的历史项目中每个特征所对应的权重；构建调整因子函数为：式中，为正调整因子，为负调整因子，基于所述特征权重矩阵和调整因子函数，构造每个项目的平均特征差分
通过构造出需要求解的目标函数构造出需要求解的目标函数6.根据权利要求5所述的一种两段式...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵生捷，王同乐，邓浩，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：