Un modelo paramétrico matemático difuso para la estimación del esfuerzo de desarrollo del software

  1. Crespo Yánez, Francisco Javier
Dirigée par:
  1. Miguel Ángel Sicilia Urbán Directeur

Université de défendre: Universidad de Alcalá

Fecha de defensa: 04 février 2005

Jury:
  1. María Covadonga Fernández Baizán President
  2. María Elena García Barriocanal Secrétaire
  3. José Ángel Olivas Varela Rapporteur
  4. José Ramón Hilera González Rapporteur
  5. Javier Aroba Páez Rapporteur
Département:
  1. Ciencias de la Computación

Type: Thèses

Teseo: 150143 DIALNET

Résumé

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.