ISSN 1991-2927
 

АПУ № 1 (63) 2021

Автор: "Белов Владимир Александрович"

УДК 004.4, 681.3

Дударин Павел Владимирович, окончил Ульяновский государственный университет, аспирант кафедры «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Имеет научные работы в области обработки данных с использованием нейронных сетей. [e-mail:p.dudarin@ulstu.ru]П.В. Дударин,

Тронин Вадим Георгиевич, кандидат технических наук, окончил УлГТУ, доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет научные работы в области экономики, финансов и информационных технологий. [e-mail: v.tronin@ulstu.ru]В.Г. Тронин,

Святов Кирилл Валерьевич, кандидат технических наук, окончил УлГТУ, декан факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет научные работы в области автоматизации процессов управления. [e-mail: k.svyatov@ulstu.ru]К.В. Святов,

Белов Владимир Александрович, окончил бакалавриат «Программная инженерия» УлГТУ, магистрант кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статью по мониторингу работы компьютера. [e-mail: v.belov@ulstu.ru]В.А. Белов,

Шакуров Роман Азатович, окончил бакалавриат «Программная инженерия» УлГТУ, магистрант кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи по мониторингу работы компьютера и разработке системы определения победителя киберсоревнований. [e-mail: r.shakurov@ulstu.ru]Р.А. Шакуров

Подход к оценке трудоемкости задач в процессе разработки программного обеспечения на основе нейронных сетей57_8.pdf

Процесс разработки программного обеспечения (ПО) активно изучается экспертами из различных областей науки с различных точек зрения. Тем не менее степень успешности проектов в области разработки ПО меняется незначительно и остается на уровне 50% соответствия первоначальным требованиям (бюджет, время и функциональность) для проектов среднего размера. Годовые финансовые потери в этой области в связи с этим исчисляются сотнями миллиардов долларов. Ввиду высокой сложности процесса разработки ПО, оценки трудоемкости возникающих задач содержат большие погрешности. При этом даже повсеместный переход к гибким и итеративным методикам разработки не решают указанную проблему. В данной работе показывается, что экспертная ретроспективная оценка трудоемкости решения задачи в процессе разработки ПО может быть аппроксимирована функцией, реализованной в виде нейронной сети, от определенного набора метрик сложности программного кода. Также описан процесс сбора необходимых метрик и обучения нейронной сети, позволяющий автоматизировать получение оценок трудоемкости задач, выполненных в ходе спринта в парадигме гибкой разработки ПО. Проведенные эксперименты на реальном функционирующем проекте по разработке ПО демонстрируют работоспособность и эффективность предлагаемого подхода.

Процесс разработки программного обеспечения, нейронные сети, обогащение данных, метрика Холстеда, цикломатическая метрика.

2019_ 3

Рубрика: Искусственный интеллект

Тематика: Искусственный интеллект.



© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!