Use-Case Based Early Software Effort Prediction using Fuzzy Logic and Genetic Algorithms. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.
|
PDF (ICS - Thesis)
Thesis_writeup-combined.pdf Download (3MB) | Preview |
Arabic Abstract
عملية تقدير المجهود المبذول في تطوير البرمجيات يعتبر عملية مهمه, وتواجهها تحديات كبيره في ظل عدم اتضاح الرؤية وعدم دقة وتوافر المعلومات في تلك المراحل المبكره لتطوير البرمجيات. مع وجود اتجاه بحثي كبير يركز علي استخدم تقنيات مثل المنطق الغامض(Fuzzy Logic), الشبكات العصبية, والخوارزمية الجينية, كل واحده بمفردها او الجمع بينها من اجل تقدير المجهود الذي تتطلبة عملية تطوير البرمجيات في المراحل المبكرة, في هذا العمل تم تقديم اطار عمل يعتمد علي المنطق الغامض(Fuzzy Logic) من اجل تقدير الجهد المطلوب لتطوير البرمجيات, اعتمادا علي مخططات الاستخدام(Use-Case) , بحيث يتعامل اطار العمل المقدم هنا بكفاءه مع عدم وضوح الرؤية في بدايات مشاريع تطوير البرمجيات ويتم فيه دمج اراء الخبراء. تم شرح واختبار اطار العمل المقدم وكانت النتائج التي تم الحصول عليها واعده ومقبوله الي حد كبير. ولان تقدير المجهود المطلوب لتطوير البرمجيات باستخدام الالية المطروحه في هذا البحث يعتمد بصورة كبير علي معماريه النظام تم تطوير اداة برمجية تعتمد علي كل من الخوارزمية الجينية و المنطق الغامض(Fuzzy Logic) من اجل دراسة اثر استخدام عدد من المعماريات المختلفة في دقة تقدير الجهد المطلوب لتطوير البرمجيات.
English Abstract
An important and challenging activity, Software Development Effort Prediction involves dealing with imprecision, uncertainty and dearth of information in the early stages of software development. With the focus shifting more towards the use of machine learning techniques, predicting effort using Fuzzy Logic, Neural Networks, Genetic Algorithms or a combination of these has also been heavily considered by the research community. This thesis presents an adaptive fuzzy logic based framework for use-case based effort prediction capable of handling imprecision and incorporating expert opinions. Additionally, a simplified framework is conceptualized and empirical evaluations regarding the impact of various objectives are investigated which show that the proposed frameworks are promising and produce acceptable results. Since prediction accuracy of a fuzzy logic based effort prediction system is highly dependent on the system architecture, the development of a genetic-fuzzy tool to evolve different architectures provides results pertaining to the impact of architectural differences on the accuracy of effort prediction systems.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Computer Research > Information Technology |
| Department: | College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science |
| Committee Advisor: | Ahmed, Moataz |
| Committee Members: | Al-Shayeb, Mohammed and Al-Khatib, Wasfi |
| Depositing User: | Mohammed Wajahat Kamal (g200905150) |
| Date Deposited: | 08 Sep 2012 07:56 |
| Last Modified: | 01 Nov 2019 15:36 |
| URI: | http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/138757 |