Yapay zeka yöntemleri ile yazılım projelerinde maliyet kestirimi
Effort estimation in software projects by using artificial intelligence methods
- Tez No: 224123
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yazılım maliyet kestirimi, yapay sinir ağları, çok katmanlı algılayıcı, regresyon, yapay zeka, makine öğrenmesi, Software cost estimation, artificial neural networks, multilayer perceptron, regression, artificial intelligence, machine learning
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 96
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
- Yapay zekâ yöntemleri ile yazılımların maliyetlerinin tahmin edilmesi
Estimating software costs by artificial intelligence methods
ŞÜKRAN EBREN KARA
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜYA ŞAMLI
- Exploring the potential of digital twin technology to improve factors affecting construction productivity during the construction phase
Yapım aşamasında inşaat verimliliğini etkileyen faktörlerin iyileştirilmesinde dijital ikiz teknolojisinin potansiyelinin incelenmesi
İREM KOMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN
- Yapay zeka teknikleri kullanarak yazılım proje yönetim süreçlerini iyileştirme
Improving software project management processes using artificial intelligence techniques
NURHAN GÜL
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURSAL ARICI
- Proje efor tahmini için makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi ve SHAP yöntemi kullanılarak açıklanması
Development of machine learning models for project effort prediction and explanation using SHAP method
ESMA NUR KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASİN GÖRMEZ
- Gelecek arge projelerinin gereksinim duyduğu çalışan yeteneklerinin makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak tahminlenmesi
Predicting the employee skills required for future R&D projects using machine learning algorithms
İREM TAŞKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ŞANAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KILIÇ
PROF. DR. HÜSEYİN PEHLİVAN