软计算和软件过程改进的决策支持系统:一个系统的文献回顾

文摘

软件项目开发是非常重要的,和测量准确的成本和工作的发展变得乏味和挑战性。组织正试图结束他们的项目软件开发的成功在同意的预算和时间表。传统做法是不足以实现当前软件行业的需求。低估和高估的软件开发工作导致金融资源的形式影响,人员成本,开发软件项目的预算。软计算(SC)方法和工具提供一个添加技术预测抵抗欺骗,缺陷,不完整的真理可跟踪性和模糊性,安排成本低,和力量。大量的SC方法的文献精确完成奇特的困难,实际上,和迅速。SC的方法可以更好的预测,高性能和动态行为。SC处理计算智能于一体的代理模式和SC的概念。该研究提出了一个系统的文献综述(SLR)的方法,工具和技术的SC用于文学。这项研究提出了一个全面审查通过搜索关键词定义流行的库,过滤,和获得最相关的论文。选择后的论文,论文的质量评估过程包括已经完成,以确定论文的相关性。 The study will help researchers in the area of research to devise novel ideas and solutions to overcome the existing issue on the basis of this study as evidence of the literature.

1。介绍

软计算方法提供了一个积累欺骗,打算抵抗程序缺陷,不完整的真理可跟踪性和模糊性,安排成本低,和力量。各种方法存在的故障预测软件过程。SC的应用,如人工神经网络(ANN), Mamdani Takagi-Sugeno风格模糊推理系统(FIS)和自适应neuro-FIS用于建立故障预测模型。提出了一个框架,使预测敏捷软件开发过程和产品故障模块。使用Ant数据集数据存储库项目版本的承诺,获取的各种实验研究的目标。此外,提出了预测模型的评估结果,接受者操作特征曲线下的面积是应用。拟议的研究可以帮助开发人员在设计阶段以及测试和维护阶段。这种方法还可以减少时间的努力在评审过程和代码1]。研究阐述了问题驻留在综合智能信息系统的发展,在信息被观察到的函数思想和开放式查询控制特性。SC与特定参考粗糙集分析了可能的候选人。大规模计算转向大范围计算在多语言数据库和多媒体背景下被高亮显示(2]。

软件项目的发展阶段很重要,和测量准确的成本和工作的发展变得乏味和挑战性。组织正试图结束他们的项目的软件开发成功同意预算和进度。传统技术是不足以完成当前的需求。低估和高估的软件开发的努力导致金融资源的形式影响,人员成本,开发软件项目的预算。的需要一个适当的和良好定义的SC模型可以估算精确预测集成成本或努力。拟议的研究认为SC如支持向量回归方法,线性回归,整体学习,多层感知器,和随机森林应用评估和比较精确的估计,和几个误差评估指标计算和记录。中国数据集被认为是由499标准项目的实例。在数据集的训练和测试,是实现平均绝对误差,中等的绝笔,误差的大小与估计,PRED(25),并为决策树相对误差的大小和随机森林显示改进的结果比现有的技术(3]。软件工程的各个阶段,如项目计划、监视和控制和调度是基于努力的精确估计和成本。在软件开发生命周期的早期阶段,不确定是精确地测量软件可最终软件的努力失败。这项研究提出了软件成本估算模型的实验比较基于方法应用于模型通过统计标准。结果是好的比现有的软件成本估算方法定义的参数在整个也依赖于项目类型,阿帕奇人,和数据用于实现(4]。

目前,还没有详细研究领域的研究报道。提出研究的贡献是提供了一个单反的方法,工具和技术的SC。这项研究提出了一个全面审查通过搜索关键词定义流行的库,过滤,和获得最相关的论文。选择后的论文,论文的质量评估过程包括已经完成,以确定论文的相关性。

本文的组织如下:部分2的表征是研究方法和协议进行了研究。本节包含的其他部分进一步阐述研究方法的细节。部分3显示的结果与讨论部分。本文的结论部分4。

2。研究方法

2.1。研究计划的过程

单反的协议是一种促进的过程关键字的搜索,识别相关材料相关的研究领域,汇集研究以有组织的方式,和原始的大量信息和派生选择研究和材料。图1表示计划研究的过程之后,最初,定义审查过程的协议,然后搜索策略,文档的搜索策略,然后适当的材料包含其余的材料被排除在外,这一过程的质量评价是包括论文,最后,包括论文的数据分析和提取。

图2图形化地显示了单反流程进行了研究。图包括三个研究问题,四个选择库,搜索字符串的关键词,获得初始的研究出版物,由标题、过滤过程抽象,然后内容,包括论文的质量评价和数据提取和合成的研究。

论文的总过程如图的过滤3。

2.2。研究问题

提出以下研究问题定义的研究:(我)什么是SC的现有方法和技术通常用于软件开发吗?(2)什么技巧和方法用于软件开发的情况?(3)如何分析现有研究SC在软件开发领域的?

2.3。关键字和库

受欢迎的图书馆被认为是搜索过程。谷歌学术搜索等其他库跳过由于他们出版的原因,所有的材料,而所选的库只出版同行评审的材料。下面的列表库考虑拟议的研究:(我)ACM(2)ScienceDirect(3)IEEE(iv)施普林格

下面的关键字是在给定的搜索库。这些关键词是决定该研究最相关的。(“软计算”)和(“决策支持系统”)或(DSS)和(“软件过程”)和(“改进”)。

2.4。评估包括论文的质量

包括论文的质量评估被认为是一个重要的部分提出审查包括检查的质量和相关性研究。各种措施用于排名所选论文的相关性提出了相关的研究。分数1给出本文更相关的定义研究问题,得分0.5给纸有点提出相关研究,和得分0给纸不相关的定义研究问题。

3所示。结果与讨论

以下部分描述该研究的结果与讨论。

3.1。什么是SC的现有方法和技术通常用于软件开发吗?

软计算概念形成的替代传统的计算,近似处理现实问题并给予解决方案。不同于硬计算、软计算接受不确定性的问题,近似,不精确,和部分真理。软计算的方法主要包括遗传算法、模糊逻辑、机器学习、人工神经网络和专家系统。软计算的各种应用程序存在于现实生活的不同领域,如自动控制工程等。软计算的方法目前正在用于许多商业、工业、和国内的应用程序。图4代表着传统和软computing-based解决问题的方法5]。

图5代表了包括论文研究方法的细节,出版物的类型,它的出版年(1,4,6- - - - - -45]。

3.2。SC的技术与方法用于软件开发的情况?

软计算的各种方法在不同的情况下使用的软件开发。沙玛,钱德拉(47]提出了比较不同方法的SC的故障预测软件的过程。除此之外,软件故障预测过程方法的利弊SC。研究结果表明,SC的方法识别错误的倾向在软件开发的过程。神经网络的应用(NNs)和SC的方法估计的努力通过模糊逻辑,随机森林、适应性neuro-FIS,和支持向量机。SC通过神经网络建立模型,模糊逻辑,并通过Desharnais简称ANFIS和NASA93数据集。比较这些模型根据不同的考核标准。在这些模型中,简称ANFIS实现改进的努力估计(39]。这项研究提出了一个默认的算法模型替代,当有效模型的存在。的方法的特征本质上独立的算法模型的选择。与神经网络的结合,算法模型、模糊逻辑、方法集成能力、学习能力、健壮性和良好的解释能力不确定和模糊的输入。结果表明,该方法是有效的验证(使用行业的项目48]。研究集中在评估SC的常用方法如神经网络、遗传算法、支持向量机、粒子群优化,模糊逻辑,蚂蚁蜜蜂殖民地,和蚁群优化。研究关注基于这些科学计算方法和评价工作的科学计算方法预测的可靠性。使用不同的参数估计和预测的可靠性。各领域,如软件工程,计算机工程,机械工程和医疗系统被认为是估计和预测的可靠性不同的乐器。这些想法可能是有用的预测方面的硬件和软件可靠性通过方式28]。这项研究提供了优化方法解决方案不同,在各种软件工程领域的复杂问题。数学过程的优化算法由未来的最佳理想结果错误,缺陷,力量,安排成本低,未能实现温顺。包容性的概述软件度量和测试基于优化的方法和SC介绍。软件故障预测和缺陷预测等问题及其解决方案通过优化算法和SC解释道。概述SC的应用方法和优化算法的提出(19]。

中存在大量的SC技术文献完成抽象的问题准确,合理、迅速。SC可以改善预测的方法,高性能和动态行为。这项研究提出了一个全面的调查可用的微妙的处理方法,在那之后,分析了工作领域的软件可靠性(18]。估算软件工作可以发挥重要作用的软件项目的成功。不一致、不可靠和不准确的估计软件最终会失败。估算软件工作在开发软件正在成为一个至关重要的任务。软件必须测量的努力有效地避免意想不到的结果。SC是一个链接的方法包括模糊逻辑、进化计算和安。这些方法提供和促进灵活处理现实生活中的信息处理能力的环境。这项研究提供了一个详细的报告的努力估计软件从早期阶段包括专家论断看到SC的先进方法37]。沙玛,钱德拉(23)提出了一个综合概述SC的方法测试的软件。各种问题的专门软件工程和软件测试和基于SC阐述了他们的解决方案。SC的审查包括各种方法如模糊逻辑、神经网络、粒子群算法、蚁群优化和遗传算法在软件测试。软代理计算是计算智能的一个分支,集代理模式和SC的概念。这个概念提供技术继承的援助和提供解决方案的一些特性人类直观和认知,抽象的代理技术和系统水平。研究提出了从两个不同方面的调查这些限制,建筑和代理的特征。研究提出了不同的抽象层为软代理计算然后描述,提出了粒子软代理计算系统基于beliefs-desires-intentions模型。最后,不同的观点被认为是在构建软代理计算的系统阐述,并研究了各种研究领域为进一步研究[49]。

介绍了模糊集合和模糊查询预测和排名的大学入学和信用评分作为一种替代方法,利用主观和不精确的过程。此外,留学生中心决策支持系统的研究。留学生中心决策系统的重要特性的应用互联网(a)的使用大量的数据智能优化方法在组织决策支持系统和(b)分享安全地和智能公司数据,与客户和合作伙伴的业务。五个部分模型的应用程序模板,模糊搜索引擎数据库,用户界面和进化计算(50]。乔et al。13)提出了一种混合遗传算法和粒子群文中针对启发式测试套件中自动生成。提出了系统的开发和实现策略和评估模型的通过实验与Java标准库包含十类。算法分析与测试充分性的标准统计分支覆盖。该算法与基于粒子群优化的启发式相比,遗传算法,和现有的混合策略。研究显示的效率研究的结果。SC的方法可以适用于自动化、设计的价值最大化和维护决策过程。两个应用程序中提供的优势;第一个使用模糊规则和案例推理决策系统能够保证应用程序来控制风险。第二个是模糊信息融合来选择所需的备件修复机制的医学成像(51]。这项研究提出了一个基于web的风险规避集团DSS促进向专家组提供一个平台为软件项目的投标风险决策。研究了过程,原理,功能,系统的框架。研究提出了基于可变精度粗糙集模型的原型系统(52]。表1总结的细节在文献中使用的技术和方法。

3.3。如何分析现有研究SC在软件开发领域的?

该研究的目的是深入分析现有文献和确定现有的材料发表在该地区。为此,各种流行的库包括ACM、IEEE, ScienceDirect,施普林格搜索。本研究确定了出版物的数量在给定的一年,类型的出版物,出版地点,和其他人在给定的库。的出版物已经从不同的角度进行分析,本节给出。在第一步的过程,ACM的图书馆是基于定义的关键字搜索。文章的类型和总出版物如图6。

在同一个库,出版物的赞助商是呈现在图7。

会议事件也确认,如图8。

在完成上述图书馆的搜索过程,IEEE图书馆搜索,获得的材料数据所示9和10。

在同一个库,文章类型和出版物的总在图11。

ScienceDirect图书馆搜索获得相关材料领域的研究。图12图形化地显示了年的出版物。

主题以及出版物的数量在图13。

文章的类型,如图14。

在这个图书馆,此外,出版物标题和出版物的数量确定,如图15。

最后,施普林格的图书馆是根据定义的搜索查询搜索。在这个图书馆,文章类型图表示16。

图17生动地描绘了学科和论文的数量。

分支学科研究在给定的图书馆在图所示18。

目前的研究已经确定了一些的研究领域需要改进更好的软件开发。这些研究领域包括软件过程改进、软件质量、软件工程、程序测试、软件维护、软件度量,绩效评估的软件,软件体系结构,公共领域的软件。

4所示。结论

软件的软件开发是一个非常基本的阶段。确定准确的成本和工作的发展正在成为一个乏味的和具有挑战性的任务。传统做法是不足以达到目前软件行业的需求。低估和高估的软件开发工作导致金融资源的形式影响,人员成本,开发软件项目的预算。软计算方法提供一个积累措施打算抵抗欺骗,缺陷,不完整的真理可跟踪性和模糊性,安排成本低,和力量。大量的软计算方法的文献正是为实现抽象的问题,实际上,和迅速。该研究提出了一个单反的方法,工具和技术的软计算在文献中使用。这项研究提出了一个全面审查通过搜索关键词定义流行的库,过滤,和获得最相关的论文。选择后的论文,论文的质量评估过程包括已经完成为了总结论文的相关性。研究表明,有起来在文献中提出了研究领域。 This study will provide support for researchers in the field of research to devise novel ideas and solutions, and this study will be considered as evidence of the literature.

数据可用性

没有数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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