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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:戴宜芳
研究生(外文):Yi-Fang Tai
論文名稱:資訊軟體開發成本之模式建立
論文名稱(外文):Estimation Models for Constructing Development Cost of Imformation Softwares
指導教授:鍾雲恭鍾雲恭引用關係
指導教授(外文):Yun-Kung Chung
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:工業工程與管理學系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:99
中文關鍵詞:軟體成本估計類神經網路倒傳遞神經網路蒙地卡羅模擬
外文關鍵詞:software cost estimationneural networksback-propagation neural networkMote Carlo mothods
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在資訊軟體開發過程中,成本的估計是一個重要的議題,足以影響整個專案的成功與否。若開發者能正確的預估成本,將可為此開發專案作完整的規劃,以分配適當的資源;再經由管理者的領導,使發展過程控制得宜,減少突發事件的產生,使專案在預定時程及預算內達成目標。在過去的二十年有許多的估計模型被提出,如統計估計的方法,COCOMO方法等,然而這些方法的對成本的預測的準確率卻很低。有鑑於此,本研究發展出兩種新的預估模型:模式一應用類神經網路於軟體開發成本的預估,以COCOMO資料庫所提供的63筆專案資料,採用倒傳遞神經網路,建立該模式得以預估軟體開發成本;模式二應用蒙地卡羅方法於軟體開發成本的預估,同樣以COCOMO資料庫所提供的63筆專案資料為基礎,以蒙地卡羅抽樣模擬大量資料再利用蒙地卡羅方法,建立該模式得以估計軟體開發成本。本研究的實驗結果顯示,此兩種模式都有不錯的預估能力。
In a software development its cost estimation is an important issue. Many cost estimation models have been proposed, such as statistical methods and COCOMO model; yet, they have a main drawback of the low accuracy of prediction. To overcome this disadvantage, this thesis developed two cost approaches for software estimation : neural network and Mote Carlo mothods. A back-propagation neural network (BPN) was used to learning the pattern of the COCOMO dataset and to compare with the results of COCOMO itself. Experimental results showed that the BPN was superior to the COCOMO model. Also, Mote Carlo mothod built a cost estimation model using the COCOMO dataset. Experimental results indicate that the Mote Carlo approach was useful for measuring development cost of software.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌 謝 iii
目 錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究架構 3
第二章 文獻探討 5
2.1 軟體開發成本估計 5
2.1.1 成本因子(Cost Factor or Cost Driver) 7
2.1.2 成本預估模式 9
2.2 神經網路簡介 17
2.2.1 簡介 17
2.2.2 倒傳遞網路(Back-Propagation Neural, BPN) 21
2.3 蒙地卡羅方法 23
第三章 研究方法 25
3.1 問題定義 25
3.2 模式一:神經網路預測模式 25
3.3 模式二:蒙地卡羅評估模式 31
第四章 實驗結果 35
4.1 模式一:神經網路預測模式之實驗結果 35
4.2 模式二:蒙地卡羅評估模式之實驗結果 52
第五章 結論與建議 69
5.1 研究成果 69
5.2 研究貢獻 69
5.3 研究困難與限制 70
5.4 後續研究建議 71
參考文獻 73
附錄一 COCOMO專案資料庫 75
附錄二 隨機產生亂數值 78
附錄三 訓練範例資料庫 79
附錄四 測試範例資料庫 81
附錄五 模擬COCOMO專案資料庫值 82
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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