故事点和功能点度量方法的主要差异分析(上)

1 概述

      国际软件基准比对标准小组(ISBSG)为软件开发行业的企业和专业人员提供了庞大的数据库,在推进软件成本估算领域发挥着关键作用。

      ISBSG 数据库涵盖了不同行业和领域的软件开发项目,是丰富的历史数据资源。这些数据可以为人们提供参考,实现更准确的软件成本估算。
 

      在这个技术复杂性不断增加、对精确项目规划的需求不断增长的时代,ISBSG 数据作为不可或缺的资源,在软件开发领域有助于更好地决策、风险管理和成本优化。
 

      ISBSG 收集行业数据,使用 ISO/IEC 标准化的、客观的、可重复、可审计的方法进行度量,如 NESMA、IFPUG 和 COSMIC 功能点方法。基于功能点的典型关键指标有:
 

     ⚫ 项目交付率(PDR)1:每个功能点花费的时间;

     ⚫ 成本效益:每个功能点的成本(或价格);

     ⚫ 质量:每个功能点的缺陷数量(测试或交付的第一个月);

     ⚫ 交付速度:每月(自然月)交付的功能点。
 

      ISBSG 的“新开发与增强”数据库中包含数千个已完成的项目,各企业能够使用这些行业数据进行基于事实的理解和决策。
 

      本文将功能点度量方法和敏捷团队中经常使用的故事点度量方法进行了对比分析。
 

2 故事

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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