(2003) Adaptive fuzzy logic based framework for software development effort prediction. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 10309.pdf Download (1MB) | Preview

Arabic Abstract

تعتبر عملية تنبؤ الجهد المبذل لتطوير البرمجيات أحد الأنشطة الحرجة في إدارة مشاريع البرامج . النماذج الخوارزمية لعملية تنبؤ الجهد المبذل والتي كانت تهيمن مجتمعات هندسة البرمجة أصبحت محدودة لعدم قدرتها مجابهة التغيرات المبهمة والمصاحبة بمشاريع البرمجة عند مراحلها الأولية لدورة التطوير . في الآونة الأخيرة ، بدأ التركيز نحو الطرق المختلفة لتعليم الآلة (learning machine) والحوسبة المرنة (soft computing) خاصة لتنبؤ الجهد المبذل لتطوير البرمجيات . هناك عدة أدلة أن الحوسبة المرنة لها القدرة بمعالجة بعض المشكلات المرتبطة بالنماذج الخوارزمية . ولكن لا توجد أرضية مشتركة لتقييم ومقارنة تقنيات التنبؤ للجهد المبذل لتطوير البرمجيات المبنية على الحوسبة المرنة . يقدم هذا البحث خطة لتقييم تقنيات التنبؤ للجهد المبذل لتطوير البرمجيات المبنية على الحوسبة المرنة . ونقدم دراسة نقدية لأحدث التطبيقات المستخدمة في الحوسبة المرنة لتطوير عملية تنبؤ الجهد المبذل . وبناءاً على نتائج هذه الدراسة ، سوف نطرح ونطبق إطار عمل مرن ذو شفافية مبني على المنطق الغائم لتنبؤ الجهد المبذل .

English Abstract

Software development effort prediction is one of the most critical activities in managing software projects. Algorithmic effort prediction models which have dominated the software engineering community are limited by their inability to cope with uncertainties and imprecision surrounding software projects early in the development life cycle. More recently attention has turned to a variety of machine learning methods and soft computing in particular to predict software development effort. There are evidences that soft computing has been able to address some of the problems associated with previous models. However, there is no common ground for assessing and comparing these soft computing based prediction techniques. This thesis presents an evaluation scheme for soft computing based effort prediction techniques. We present a critical survey of the state-of-the-art application of soft computing in development effort prediction. Based on the survey results, we propose and implement a transparent and adaptive fuzzy logic framework for effort prediction.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer
Department:	College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor:	Ahmed, Moataz A.
Committee Members:	Al-Ghamdi, Jarallah S. and Al-Suwaiyel, Muhammad
Depositing User:	Mr. Admin Admin
Date Deposited:	22 Jun 2008 14:01
Last Modified:	01 Nov 2019 13:59
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10309