Classification based cost estimation model for embedded software
Gömülü yazılımlar için sınıflandırma bazlı maliyet tahmini modeli
- Tez No: 232846
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYŞE BENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Yazılım geliştirme firmaları projelerini başarılı bir şekilde, yani zamanında, bütçeyiaşmadan ve hatasız bitirmek için birçok zorlukla karşılaşmaktadırlar. Planlama vekaynakların paylaşımı bir yazılım şirketinin finansal performansını ve pazardakikonumunu doğrudan etkilemektedir. Asıl zorluk; proje yöneticilerinin, verilen bir projeiçin ne kadar süreyle ve maliyetle hangi seviyede yetenek gerekeceğine nasıl kararvereceğidir. Bu yüzden proje yöneticileri bu kararları vermeye yardımcı olacak akıllı yolgöstericilere giderek atan bir şekilde ihtiyaç duymaktadırlar. Bu yol göstericiler, işgücü vemaliyet tahmini için öğrenme tabanlı tahmin modelleri olarak tanımlanabilir. Bu tipmodeller, proje yöneticilerinin hatalı tahminlere bağlı olarak yanlış kararlar vermeleriniönlemektedir.Bu araştırmada, gömülü yazılım alanında maliyet tahmini için öğrenme tabanlıtahmin modelleri geliştirmeye odaklanıyoruz. Modelimiz, tahmin doğruluğu problemini,hem verinin kullanımı hem de model geliştirilmesi açılarından ele almaktadır. İlk olarak,verinin kullanımına odaklanıp, gömülü sistemlerde yazılım maliyeti tahmini için ne tür vene kadar veri kullanılması gerektiğini araştırıyoruz. İkinci olarak, model geliştirilmesiüzerine odaklanıp, gömülü yazılımlar için yeni bir maliyet tahmini modeli öneriyoruz.Sonuçlarımızın, maliyet modellerini eğitecek verinin seçimi ve eldeki kaynakların dahaetkin bir şekilde paylaşımı konularında proje yöneticilerine destek olacağına inanıyoruz.Yazında, gömülü yazılımların maliyet tahminiyle ilgili herhangi bir çalışmabulunmamaktadır. Biz, bu boşluğu gömülü sistemler alanında doldurmayı amaçlıyoruz.Buna ek olarak, yüksek doğruluk oranı elde eden yeni bir maliyet tahmini modelisunuyoruz. Deneylerimizde, sonuçlarımızın kullanılan modelden bağımsız olmasınısağlamak için, geniş çapta yapay öğrenme tekniklerinden faydalanıyoruz. Bir de,deneylerimizin değişik durumlarda da aynı sonuçları verdiğini göstermek ve dolayısıyla busonuçları genelleştirebilmek için üç farklı kaynaktan veri setleri kullanıyoruz.
Özet (Çeviri)
Software development companies face many problems in order to complete theirprojects successfully: on time, within budget and with no defects. Scheduling and resourceallocation directly affect financial performance and market position of a softwarecompany. The challenge is how the project managers will decide what level of skill set,for how long and at what cost they will need for a given project. Therefore, practitionersincreasingly need intelligent oracles to help them make these decisions. These oracles canbe defined as the learning based prediction models for effort and cost estimation. Suchpredictive models prevent project managers to take wrong decisions due to inaccurateestimations.In this research, we focus on building learning based predictive models for costestimation in embedded systems domain. Our proposed model tackles the predictionaccuracy problem from both data usage and model development aspects. Firstly, we focuson data usage and investigate what kind of and how much training data should be used forsoftware cost estimation in embedded systems. Secondly, we focus on model developmentand propose a new cost estimation model for embedded software. We believe that ourresults would assist the software managers while selecting the data to train the cost modelsand allocating available resources more efficiently by using more accurate analysis.In literature, there has not been any study that focused on embedded software costestimation yet. We aim to fill in this gap for embedded systems domain. In addition, wepresent a new cost estimation model which achieves high accuracy rates. In our empiricalwork, we utilize a wide range of machine learning techniques in order to make our resultsbe independent from the techniques used. Also, we used datasets from three differentsources in order to be able to generalize our results under different set-ups.
Benzer Tezler
- Proje yönetimi kapsamında risk tabanlı ve yapay zeka destekli bir maliyet tahmin modeli
A risk based and artificial intelligence supported estimation model in project management
ERSİN NAMLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
- Bina yapımında simülasyon yaklaşımıyla maliyet tahmini
Cost estimating with simulation approach in building construction
NİLÜFER YAYLAGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBina Yapım Yönetimi Bilim Dalı
PROF. DR. HEYECAN GİRİTLİ
- İnşaat projelerinde maliyet tahmin, analiz ve yönetimi için bütüncül maliyet ağı modeli
Holistic cost network model for cost estimating, analysis and management in construction projects
EDİZ YAZICIOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAATTİN KANOĞLU
- Konut projelerinde ön tasarım aşamasında, fonksiyonel elemanlara dayalı maliyet tahmini için bir model geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
ALİ ERCÜMENT ERDEM