60、机器学习集成模型在软件工作量估算中整合风险的应用

机器学习集成模型在软件工作量估算中整合风险的应用

1. 引言

软件项目管理涵盖多个活动，如估算、规划、跟踪监控和收尾等。其中，软件开发工作量的估算在软件工程和项目管理领域至关重要。准确预测软件开发所需的工作量，对项目的成功起着关键作用。若实际工作量与计划工作量出现偏差，会导致项目超支，影响项目的成功。

项目中的整体风险水平有助于做出基于风险的前瞻性决策。为了提高软件工作量估算的准确性，本研究聚焦于将项目风险得分整合到估算过程中，以缩小估算工作量与实际工作量之间的差距。

2. 理论背景

在软件开发项目中，工作量估算及其执行能力对项目成功至关重要，但这仍是一个尚未完全掌握的领域。准确的工作量估算能有效安排任务和资源，避免过度或低估带来的问题。过度估算可能威胁组织竞争力，而低估则可能导致项目超期和预算超支，甚至项目取消。

目前存在多种工作量估算方法，如 COCOMO、FPA 和 SLIM 等，但难以找到一种在特定数据集上具有更高准确性的单一方法。研究表明，综合多种方法的估算平均值比单一方法更优，且人工智能技术有提升软件开发效率的潜力。

软件项目存在诸多风险，风险的积累会影响项目的进度、预算和质量。然而，风险在实际中未得到充分考虑，多样性、先进技术的使用和复杂性导致风险因素呈指数级分化。风险识别和响应对软件产品的性能影响较大，因此在进行工作量估算时考虑项目风险十分重要。

为提高模型的准确性和效率，在模型构建的预处理阶段需要进行特征选择。特征选择方法主要有过滤法、包装法和嵌入法。过滤法通过统计方法验证相关特征与输出属性；包装法通过生成特征子集并迭代调整来确定最相关的特征；嵌入法结合了过滤法和包装法，使用具有