Estimación del esfuerzo en proyectos de software utilizando técnicas de inteligencia artificial
Los modelos algorítmicos de estimación de costo y esfuerzo, basados en el análisis regresivo de datos históricos abundan en la literatura especializada. Entre los más populares se encuentran COCOMO, SLIM, Puntos de Función. No obstante, desde los años 90, los modelos basados en técnicas de Inteligen...
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de Ciencias Informáticas
2014-10-01
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| Series: | Revista Cubana de Ciencias Informáticas |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://rcci.uci.cu/index.php?journal=rcci&page=article&op=view&path[]=717&path[]=295 |
| Summary: | Los modelos algorítmicos de estimación de costo y esfuerzo, basados en el análisis regresivo de datos históricos abundan en la literatura especializada. Entre los más populares se encuentran COCOMO, SLIM, Puntos de Función. No obstante, desde los años 90, los modelos basados en técnicas de Inteligencia Artificial, fundamentalmente en técnicas de Aprendizaje Automático, han sido utilizados para mejorar la precisión de las estimaciones. Estos modelos se fundamentan en el uso de datos recogidos en proyectos anteriores en los que se realizaron estimaciones y la aplicación de diferentes técnicas de extracción de conocimiento, con el objetivo de realizar estimaciones de manera más eficiente, eficaz y, si fuera posible, con mayor precisión. El objetivo de este artículo consiste en presentar el análisis de algunas de estas técnicas, y cómo ellas han sido aplicadas en la estimación del esfuerzo en proyectos de software. |
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| ISSN: | 1994-1536 2227-1899 |