使用软计算技术增强用例点估算方法

软件估算是软件工程中的一项关键任务。软件估算涵盖成本、工作量、进度和规模。在软件生命周期的早期阶段，当软件的细节尚未揭示时，软件估算的重要性变得至关重要。存在若干商业和非商业工具用于在早期阶段估算软件。大多数软件工作量估算方法需要软件规模作为重要的度量输入之一，因此，早期阶段的软件规模估算变得必不可少。在早期规模和工作量估算中使用了约二十年的一种方法称为用例点。用例点方法依赖用例图来估算软件项目的规模和工作量。尽管用例点方法已被广泛使用，但它存在一些可能对估算准确性产生不利影响的局限性。本文提出了一些使用模糊逻辑和神经网络的技术，以提高用例点方法的准确性。结果表明，使用所提出的方法可以获得高达 22% 的改进。