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J-GLOBAL ID：202002267755558545   整理番号：20A1488506

ソフトウェアプロジェクト努力推定を強化するためのWhale最適化アルゴリズムの探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring The Whale Optimization Algorithm To Enhance Software Project Effort Estimation

著者 (2件)： Fadhil Anfal A. (College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul,Dept. Software,Mosul,Iraq) ,  Alsarraj Rasha Gh. (College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul,Dept. Software,Mosul,Iraq)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IEC  ページ： 146-151  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェア努力推定は,かなり重大な役割を持つソフトウェア工学コミュニティにおける最も重要な効果の1つである。さらに,それはプロジェクト管理と意思決定に重要な影響を与える。これは,不正確な予測がプロジェクトの問題と失敗を引き起こすので,この推定値が計画された資源内のプロジェクトの成功を増進させるという事実による。建設コストモデルCOCOMO IIは,ソフトウェア予測のほとんど使用されるパラダイムであり,様々な環境で使用され,COCOMO IIにおける最適係数を見つけるとき,様々な要因をカバーし,それは,最適パラダイムを予測努力に獲得するであろう。いくつかのモデルが最適係数を見つけるのに示唆されてきたが,必要な努力には近づきていない。本論文では,HumbackクジラアルゴリズムをCOCOMO IIモデルに適用して,理想的取引(発見係数値)の問題を解決することに寄与し,このアルゴリズムの特徴は,探索空間を発見するための母集団の位置を修正するために,ハンプバッククジラの狩猟方法をシミュレートすることによって,容易な概念であり,そして,それは,それらが,より少ない適応性の修正パラメータ,単純な実行,および高速収束という利点を持っているので,最適,粒子群最適化(PSO)および別の最適化技術に関して,母集団の位置を修正するために,簡便概念であった。このアルゴリズムをNASA93データセットに適用して,結果を他の実験結果で考察し,そして,相対誤差(MMRE)メトリックの平均マグニチュードに基づく提案アルゴリズムが,競合するソフトウェア推定モデルの効率を推定するために最も遠い評価である事を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  意思決定 ,  プロジェクト管理 ,  *最適化手法 ,  コミュニティ ,  マグニチュード ,  建設費 ,  適応性 ,  *ソフトウェア ,  ソフトウェア工学 ,  母集団 ,  推定量 ,  狩猟
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  推定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソフトウェアプロジェクト ,  推定 ,  強化 ,  最適化アルゴリズム ,  探索