Un modelo paramétrico matemático difuso para la estimación del esfuerzo de desarrollo del software
- Crespo Yánez, Francisco Javier
- Miguel Ángel Sicilia Urbán Director
Universidad de defensa: Universidad de Alcalá
Fecha de defensa: 04 de febrero de 2005
- María Covadonga Fernández Baizán Presidente/a
- María Elena García Barriocanal Secretaria
- José Ángel Olivas Varela Vocal
- José Ramón Hilera González Vocal
- Javier Aroba Páez Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
La estimación del esfuerzo de producción es una necesidad en todos los campos de la industria, Los departamentos económicos-financieros consideran imprescindible esa actividad para el estudio de viabilidad de proyectos. Los métodos de estimación paramétricos matemáticos son actualmente uno de los mas utilizados, y proporcionan una base empírica sólida para sus predicciones. Sin embargo, los modelos paramétricos tradicionales de estimación del esfuerzo del desarrollo del software no dan un soporte explicito al uso de información con imperfecciones tales como la imprecisión o incertidumbre, que son inherentes a la formulación lingüística de los factores de ajuste. A pesar de que existen algunos trabajos sobre la incorporación de técnicas de tratamiento de la imperfección en dichos modelos, ninguno de ellos proporciona un tratamiento completo y áreas como la agregación de factores quedan sin considerar. La investigación propuesta en este documento pretende proporcionar un modelo extendido de estimación paramétrico del software que tenga en cuenta la imperfección en la representación de las entradas y la obtención del modelo en si, utilizando para ello, conceptos relacionados con la Teoría de los Conjuntos Barrosos. Concretamente, se extiende un modelo paramétrico nítido para permitir el uso de números borrosos como entrada y se estudia el uso de una técnica de regresión borrosa concreta para la obtención del modelo. Además, se estudia el uso de técnicas de elicitación de funciones de pertenencia para obtener modelos de las entradas y se analiza el ajuste de operadores de agregación para modelar la contribución de aspectos de segundo nivel de las mismas.