Geri Dön

Yapay zeka yöntemleri ile yazılım projelerinde maliyet kestirimi

Effort estimation in software projects by using artificial intelligence methods

  1. Tez No: 224123
  2. Yazar: OKTAY ADALIER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yazılım maliyet kestirimi, yapay sinir ağları, çok katmanlı algılayıcı, regresyon, yapay zeka, makine öğrenmesi, Maliyet tahmini, Regresyon analizi, Software cost estimation, artificial neural networks, multilayer perceptron, regression, artificial intelligence, machine learning, Cost estimation, Regression analysis
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yazılım maliyet tahminlemesi, yazılım geliştirmenin en önemli aşamalarından birisidir. Proje yöneticisi, proje süresini/maliyetini doğru tahminleyerek projedeki belirsizlikleri azaltır ve projenin gelişimini gerçek giderlerle, planlananları veya tahminlenenleri karşılaştırarak değerlendirir. Yazılım projeleri karmaşıklaştıkça, tahminleme yöntemlerinin önemi de artmaktadır.Bu tezde, literatürdeki makine öğrenmesi ve yapay zeka tabanlı yazılım tahminleme teknikleri karşılaştırılmıştır. Regresyon ve çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı modellerinin gerçekleştirimi yapılarak sonuçlar elde edilmiş ve bu değerlere dayalı olarak yöntemler değerlendirilmiştir. Yapay sinir ağlarının eğitim ve test aşamalarında ve regresyon katsayılarının bulunmasında ISBSG (International Software Benchmarking Standards Group) veri seti sürüm 9 kullanılmıştır. Kuvvet değerleri kullanılarak, regresyon tabanlı yeni ve başarılı bir yazılım tahminleme modeli de geliştirilmiştir. Yöntemin iyileştirilmesi için yapılabilecekler ve diğer kestirim modellerine nasıl uyarlanabileceği tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Software cost estimation is one of the most crucial phases of software development. A project manager can reduce the uncertainty about project by creating more accurate time/cost estimates and can evaluate project progress by comparing actual costs versus planned, or estimated costs. As the complexity of software projects grows, the role for estimating techniques will expand.In this thesis, software estimation techniques based on machine learning and artificial intelligence in the literature are compared. Regression and multilayer perceptron neural network models are implemented and evaluated based on experimental results that are obtained. ISBSG (International Software Benchmarking Standards Group) data set Release 9 is used for training and testing the neural network, and finding regression coefficients. A new regression based software cost estimation model obtaining maximum performance is also developed using power values. There is some important discussion on how the results can be improved and how they can be applied to other estimation models.

Benzer Tezler

  1. Sezgisel metodlar ile planlama problemlerinin çözümünde aşırı bilgilendirilebilir sistemler yaklaşımı

    The Overinformable system approach on solution of planning problems using heuristic methods

    UĞUR ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BABANLI

  2. Bir eğitim yazılımının temelini oluşturan yapay zeka programı geliştirme

    Developing an artificial intelligence based instructional software

    MELKAÇ DEĞER DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OĞUZ KUTLU

    YRD. DOÇ. DR. SONER YILDIRIM

  3. A research on intelligent software development for design and analysis of factorial experiments

    Başlık çevirisi yok

    İNCİ BATMAZ DANACI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ÖZTÜRK

  4. Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification

    OZAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ