软件成本估算方法及应用

软件成本估算从20世纪60年代发展至今,在软件开发过程中一直扮演着重要角色.按照基于算法模型的方法、非基于算法模型的方法以及组合方法的分类方式,全面回顾、分析了软件成本估算的各种代表性方法,也归纳讨论了与成本估算强相关的软件规模度量问题.在此基础上,进一步研究了软件成本估算方法的评价标准,并给出了一个应用实例及其分析.最后,从估算模型、估算演进、估算应用、估算内容、工具支持和人为因素6个方面,指出了软件成本估算方法下一步的主要发展趋势.

基于度量工具的软件成本估算模型使用方法

输入的主观性以及输入过多是妨碍软件成本估算模型实际应用效果的重要影响因素.针对以上问题,提出了一种基于度量工具的软件成本估算模型使用方法.该方法通过引入统计理论中的工具变量,将度量工具所采集的度量元数据自动转换为软件成本估算模型的输入.这一方面可以避免模型校准和估算过程中输入的主观性与不一致性,提高了估算结果的准确性与可靠性;另一方面能减少估算人员的手工操作,提高工作效率,增加了软件成本估算模型的可用性.结合具体实例说明了所提出方法的可行性与有效性.

产品线成本模型的比较与分析

为给软件产品线决策者应用软件产品线模型提供理论上的参考,综合分析比较了近年来的20种软件产品线模型,在对软件产品线模型的投资循环、重用方式、货币时间价值、经济函数、成本因子和重用成本等方面因素进行细致分析的基础上提出了软件产品线模型的比较框架,在该框架内着重分析了其中5种典型的软件产品线模型,对应用软件产品线开发方式的成本估算和投资分析做了细致分析,并对当前软件产品线模型时存在的问题和发展方向进行了探讨.

基于InCoME的软件成本估算方法及支撑工具

软件成本估算领域经过四十余年的发展，涌现出一大批估算理论与方法，但都没有在现实环境中的软件企业中得到广泛应用，在项目早期进行软件成本估算仍旧是一件非常难的任务。由于估算模型的复杂性，缺乏相关的自动化的支撑工具及在现实软件企业中进行成本估算的应用研究是造成这一局面的一个重要原因。 本文从解决现实估算问题出发，提出了基于支撑工具的软件成本估算应用的具体框架。使用专家知识初始化模型，收集历史数据进行模型校准，并使用jack-knife交叉验证对模型进行精度分析。在建立可接受的模型后，收集待估算项目规模和成本因子数据，基于集成成本建模与估算（InCoME）方法，提供COCOMO、类比、回归等多种估算方法的支持。估算结果结合不确定性分析和风险分析，给项目计划和决策提供参考。成本估算应用框架形成一套完整和规范的流程，是一个现实可行的软件成本估算的解决方案。本文的另一贡献在于定制开发此应用框架的支撑工具，即集成成本建模与估算工具。在分析调研主流的软件成本估算工具的基础上，为配合估算应用框架，使用eclipse RCP和关系数据库，开发出层次清晰、可扩展性强、可维护性高、易升级易部署、界面友好的支撑工具。我们将基于支撑工具的软件成本估算应用框架应用于现实中的软件企业进行经验研究，经验研究结果表明，企业的软件成本估算得到了明显改善，支撑工具也被很好的接受。

软件成本估算及其不确定性研究

软件成本估算作为软件项目可行性分析、预算、计划以及控制的基础，是软件工程中的一个重要研究领域。自上世纪60年代以来，尽管软件成本估算一直受到研究者的持续关注，但在现实环境中软件成本估算仍然是软件行业面临的一项难题，仍然有很大的深入研究与改进空间。 现实环境下，软件成本估算方法需要接受不完整且不能完全确定的信息，估算可能的软件开发工作量与开发周期，并衡量估算结果的不确定性与风险。软件成本估算方法还需要满足为使用者创造价值、实施成本低、得到人文与技术上支撑等前提条件，才能在现实环境中被接受。成本估算的应用，也还需要随着项目的演进，与涉众协商、项目计划与项目监控过程密切互动。不能处理好现实环境中的不确定性，不能解决方法实施和应用中所面临的多种关键困难，是已提出的大量成本估算方法和模型难以在现实环境得到广泛使用并发挥影响的重要原因。 本文从确定问题、方法改进、方法应用、工具支撑等多个角度，对软件成本估算进行了较为系统的研究，为解决在现实环境改进成本估算现状所面临的关键困难，以及处理软件成本估算的不确定性这个核心问题，提出了一套包含方法、过程与支撑工具的比较系统、完整的针对实际需要的解决方案。本文研究工作的主要贡献包括： 1）提出软件成本估算的问题模型。设计并实施了中国软件行业的软件成本估算现状调查，探索了我国软件成本估算的现存问题，以及改进成本估算所面临的困难。结合文献综述与产业调查结果，运用“技术接受与使用模型”以及“结果链”等方法，提出软件成本估算的问题模型。涵盖技术、人文、经济与管理多个角度，系统地总结了软件成本估算所面临的问题和潜在的改进。 2）提出集成的成本估算方法。不同于目前估算方法均依赖某种固定估算模型，而是将多种子估算模型作为有用的信息输入，在不同环境下基于历史项目数据自动生成适应该环境的集成的估算模型。 3）针对成本估算在应用环节所面临的关键困难，提出了WikiWinWin软件项目多赢协商方法并开发相应的支持工具。帮助项目涉众正确认识并使用成本估算，促进项目演进过程中涉众协商、成本估算及项目计划与执行过程的有效融合，使成本估算更有效发挥作用。 4）提出了分析框架与相应的综合性方法以处理软件成本估算的不确定性。对软件成本估算的不确定性这个核心问题，进行了系统的分析。使用贝叶斯网络以及Monte Carlo仿真对现有估算模型进行扩展，以处理估算输入的不确定性；使用集成成本估算解决估算模型本身的不确定性；并在成本估算的应用环节，以WikiWinWin方法为核心处理软件成本估算的不确定性。 5）设计开发了软件成本建模与估算支撑工具。结合本文前面提出的成本估算方法形成了工具支撑下的集成的成本建模与估算方法（InCoME方法），在处理估算的不确定性、准确性、稳定性、客观与可重复性、透明性以及建模与估算的自动化支持方面都具有较好的能力，较为全面地满足了企业在现实环境中的需要。

InCoME软件成本估算工具

针对现行的成本估算软件存在算法支持不够、算法不公开、对建模支持不够等问题,提出了一种基于最优加权算法的集成软件成本估算方法InCoME,并且在此基础上采用Eclipse RCP框架、Java开发语言、HSQLDB关系数据库开发出了In-CoME成本估算软件。该软件不仅实现了驱动因子管理、集成模型支持、模型校准、模型精度分析等模块,而且还实现了基于不确定性的成本估算和风险分析功能,解决了国内一些企业急需成本估算软件等问题。

Estimation of the natural purification rate of a eutrophic lake after pollutant removal

Pollution resulting from increased human activities is threatening Lake Donghu, its effects being characterized by serious eutrophication. A steady increase of phosphorus loading is the most important factor of the lake eutrophication. Pollution external control projects are being implemented and will be accomplished before the year 2010. In order to predict the restoration rate by the lake's self-purification after the projects of external control, a model of predicting the removal rate of total phosphorus (TP) from lake water is developed, and a brief method of estimating the release and export rate of sediment phosphorus is suggested. Results show that, on the premise of external loading fully controlled. The restoration needs about 55 years or more. Obviously, the great P pool in the sediment will be a limiting factor of preventing the improvement of water quality after the external loading is under control. Based on the estimation we conclude that after the external control projects before 2010, in order to restore the lake in a few years, although highly cost, the first step must be the sediment dredging to remove internal loading. The second step is diverting water of River Changjiang into the lake to accelerate the improvement of lake water. Otherwise, removal of pollutant sources will become meaningless. (c) 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.