Software development effort estimation techniques: a survey
Other Title(s)
تقنيات تقدير جهود تطوير البرمجيات: دراسة
Joint Authors
Ibrahim, Lahib Muhammad
Ahmad, Farah Basil
Source
al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah
Issue
Vol. 31, Issue 1 (31 Mar. 2022), pp.80-92, 13 p.
Publisher
University of Mosul College of Education for Pure Science
Publication Date
2022-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يتم استخدام تقدير جهد البرمجيات (Software Effort Estimation (SEE)) للتنبؤ وبشكل دقيق بالجهد من حيث (عدد شهور العمل أو عدد ساعات العمل)، وعلى الرغم من وجود العديد من النماذج فإن تقدير جهد البرمجيات يعد من أصعب المهام لتطوير البرمجيات الناجحة.
حيث تم اقتراح العديد من نماذج تقدير جهد البرمجيات ومع ذلك، فإن الإفراط في تقدير جهد البرامج أو النقص في تقدير جهد البرامج يؤدي إلى إلغاء المشروع أو فشل المشروع.
إن الهدف الرئيسي لهذا البحث هو العثور على نموذج أداء لتقدير جهد البرمجيات من خلال إجراء دراسة ومقارنات تجريبية لخوارزميات التعلم الآلي.
تم استخدام تقنيات التعلم الآلي مع سبع مجموعة بيانات مستخدمة والتي تضمنت china، Albrecht، Maxwell Desharnais، Kemerer،Cocomo81 ، Kitchenham، وذلك لتحديد أفضل أداء لتقدير جهود تطوير البرمجيات.
حيث تم اعتبار الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ (RMSE) ومتوسط الخطأ المطلق (MAE) وR-Squared كمقاييس للتقييم التي تم أخذها في الاعتبار.
أظهرت النتائج والتجارب مع خوارزميات التعلم الآلي المختلفة لتقدير جهد البرمجيات أن خوارزمية LASSO مع مجموعة بيانات china أنتجت أفضل أداء مقارنة مع خوارزميات التعلم الآلي الأخرى.
Abstract EN
Software effort estimation (SEE) is used in accurately predicting the effort in terms of (person-hours or person-months).
although there are many models, software effort estimation (SEE) is one of the most difficult tasks for successful software development.
several see models have been proposed.
however, software effort overestimation or underestimation can lead to failure or cancellation of a project.
hence, the main target of this research is to find a performance model for estimating the software effort through conduction empirical comparisons using various machine learning (ml) algorithms.
various ml techniques have been used with seven datasets used for effort estimation.
these datasets are china, Albrecht, Maxwell, Desharnais, Kemerer, Cocomo81, Kitchenham, to determine the best performance for software development effort estimation.
root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and r-squared were the evaluation metrics considered.
results and experiments with various ml algorithms for software effort estimation have shown that the lasso algorithm with china dataset produced the best performance compared to the other algorithms.
American Psychological Association (APA)
Ahmad, Farah Basil& Ibrahim, Lahib Muhammad. 2022. Software development effort estimation techniques: a survey. al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah،Vol. 31, no. 1, pp.80-92.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1343051
Modern Language Association (MLA)
Ahmad, Farah Basil& Ibrahim, Lahib Muhammad. Software development effort estimation techniques: a survey. al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah Vol. 31, no. 1 (2022), pp.80-92.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1343051
American Medical Association (AMA)
Ahmad, Farah Basil& Ibrahim, Lahib Muhammad. Software development effort estimation techniques: a survey. al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah. 2022. Vol. 31, no. 1, pp.80-92.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1343051
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references: p. 90-92
Record ID
BIM-1343051