Διαχείριση αβεβαιότητας σε διαστήματα πρόβλεψης κόστους λογισμικού
Creators: name: Παυλίδης, Παύλος Απόστολου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Διαχείριση Αβεβαιότητας
Κόστος Λογισμικού
Διαστήματα Πρόβλεψης
Managing Uncertainty
Software Cost
Prediction Intervals

description: Η εκτίμηση του κόστους λογισμικού είναι ένα από τα σημαντικότερα και σπουδαιότερα προβλήματα που αντιμετωπίζονται κατά τη διαχείριση των έργων λογισμικού. Τις τελευταίες δεκαετίες έχουν προταθεί από πολλούς ερευνητές ένα πλήθος μοντέλων πρόβλεψης. Το κάθε ένα από αυτά έχει διαφορετικά πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα που εξαρτώνται από το περιβάλλον και το πλαίσιο μέσα στο οποίο αναπτύσσεται. Όποτε, οι ερευνητές του πεδίου αυτού κάνουν σύγκριση του μοντέλου που προτείνουν με τα ήδη υπάρχοντα. Όμως, δεν υπάρχει κάποια κοινά αποδεκτή μέθοδος σύγκρισης ανάμεσα στην ερευνητική κοινότητα. Τα περισσότερα μοντέλα πρόβλεψης, τα οποία έχουν προταθεί μέχρι σήμερα αξιολογούνται βάση “σημειακών εκτιμήσεων”. Το πεδίο της εκτίμησης του κόστους λογισμικού είναι φανερό ότι πάσχει από την αβεβαιότητα που προέρχεται από τους περιορισμούς των μοντέλων πρόβλεψης και από το “θόρυβο” των δεδομένων. Όποτε στην παρούσα διπλωματική εργασία προτείνεται η χρήση των Διαστημάτων Πρόβλεψης (Prediction Intervals) για τη διαχείριση αυτής της αβεβαιότητας, από τους διαχειριστές των έργων λογισμικού. Από τη στιγμή που οι διαχειριστές βασίζονται αποκλειστικά στις “σημειακές εκτιμήσεις”, υπάρχει περίπτωση να αγνοήσουν τους παράγοντες που προκαλούν αβεβαιότητα και να οδηγηθούν σε λάθος αποφάσεις. Τα PIs με ένα συγκεκριμένο επίπεδο εμπιστοσύνης (Confidence Level) δείχνουν μια πιο ξεκάθαρη εικόνα τις πραγματικής φύσης του προβλήματος και βοηθάνε δυνητικά τους διαχειριστές των έργων να λάβουν πιο πληροφορημένες αποφάσεις και με μεγαλύτερη ευελιξία. Τα PIs είναι στην πραγματικότητα ένα εύρος τιμών με ανώτατο όριο και κατώτατο όριο. Το πρώτο είναι η απαισιόδοξη εκτίμηση της πρόβλεψης και το δεύτερο η αισιόδοξη εκτίμηση. Για τη δημιουργία των PIs χρησιμοποιήθηκε η αναδειγματοληψία bootstrap πάνω σε διάφορα μοντέλα πρόβλεψης κόστους λογισμικού και σύνολα δεδομένων. Η σύγκριση των παραγόμενων διαστημάτων έγινε με τη χρήση ήδη γνωστών μετρικών στο πεδίο του SCE, του Ποσοστού Επιτυχίας (Hit Rate), του Σχετικού Πλάτους (Relative Width) και της Πραγματικής Προσπάθειας σε σχέση με το Διάστημα Πρόβλεψης (Actual effort Relative to Prediction Interval). Στη συνέχεια γίνεται ανάλυση των δεδομένων αυτών για την εύρεση του βέλτιστου μοντέλου εκτίμησης. Τα δεδομένα αντλήθηκαν από το αποθετήριο SEACRAFT
description: Software Cost Estimation is one of the most important problems that a manager may encounter in managing software projects. Over the last decades, different estimation models have been proposed by a number of researchers. Each of them has advantages and disadvantages based on the environment that they are developed. So, field researchers compare their model with the existing ones using a variety of techniques. However, there is no commonly accepted method of comparison between researchers. Most of the experimental studies propose evaluating the estimation models with single ”point estimates”. In the field of Software Cost Estimation most sources of uncertainty, when using machine learning for estimation, arise from the model limitations and the noise in the data sets used. In the current thesis using Prediction Intervals for managing uncertainty is proposed. If project managers solely rely on “point estimates”, they tend to ignore factors that cause uncertainty and lead to wrong decisions making. Using PIs characterized by a confidence level is a more reasonable representation of reality and helps project managers to make better informed decisions. A PI is in fact a range of values of two estimates with an upper and a lower bound. The first one represents the worst case scenario and the second one the best case scenario. In order, to create PIs bootstrap resampling was used on a various software estimation models and datasets. The comparison between the PIs was done by using already known metrics in the field of Software Cost Estimation like Hit Rate, Relative Width and Actual Effort Relative to Prediction Interval (ARPI). Afterwards, these data were analyzed to find the optimal estimation model, based on the dataset. The datasets that were used were retrieved from the SEACRAFT repository