论文摘要
本文针对现有软件项目工作量估算模型存在的估算精度差、估算方法繁琐等不足,立足于软件企业积累的丰富、可靠、准确的历史经验数据,围绕构建高效、高精度、易于操作的软件项目工作量估算方法,主要开展了以下研究工作：调研国内外软件项目工作量估算研究现状,深入分析工作量估算与软件项目开发之间的关系,研究现有移动应用软件项目工作量估算存在的问题及其产生原因,探讨深入开展移动应用软件项目工作量估算研究,构建准确、高效、便捷的软件项目工作量估算方法的必要性。针对现有工作量估算模型存在的估算精度差,估算方法繁琐等不足,总结现有工作量估算研究所取得的成果,深入研究现有工作量估算模型存在的问题及其产生原因,重点分析了现有估算模型的可操作性及其估算性能。针对移动应用软件项目开发工作量的估算问题,深入分析工作量估算模型的选择方法,提出基于COCOMO Ⅱ模型的移动应用软件工作量估算方法,在论证采用该方法的必要性和可行性的基础上,对移动应用软件工作量估算的流程进行了探讨。分析标称COCOMOⅡ工作量估算模型的优点及其局限性,针对国内移动应用软件的发展现状,探讨开展标称COCOMOⅡ模型本地化研究的必要性,提出标称模型的本地化原则,并深入研究COCOMO Ⅱ模型中规模经济性因子、成本驱动因子及校准参数的本地化策略,在此基础上,提出了基于本地化COCOMO Ⅱ模型的移动应用软件工作’量估算流程。针对基于COCOMOⅡ的软件项目开发工作量估算方法的验证问题,深入探讨估算模型的评价准则,确定估算性能的评价指标并提出估算性能的评价策略。在收集评估估算性能的样本数据的基础上,分别对基于COCOMO Ⅱ的工作量估算方法、基于BP神经网络的工作量估算方法和基于灰色关联度的工作量估算方法等3种估算方法的估算性能进行了验证和比较,结果表明,基于COCOMOⅡ的工作量估算能够有效减小平均估算误差,提高估算预测可靠度。