Трудоемкость разработки программных продуктов для мобильных платформ: сравнение эффективности методов оценки
Михалев А.С., Кукарцев В.В., Фабричкина М.О., Белецкая О.Д.

Аннотация

Данная статья посвящена оценке трудоемкости разработки программных продуктов для мобильных платформ, а также сравнению эффективности некоторых методов этой оценки. Для исследований в работе были выбраны методы Use Case Points и COCOMO II. Авторы приводят их краткое описание и примеры применения, а также выполняют сравнительный анализ данных методов.

Содержание

1
Введение

2
1. Постановка задачи

3
2. Метрика объектных точек

4
3. Расчет трудоемкости с использованием моделей COCOMO II и Use Case Points
Таблица 1. Расчет сложности методов

5
Таблица 2. Расчет весов методов

6
Таблица 3. Значения множителей трудоемкости
Таблица 4. Факторы масштаба

7
Таблица 5. Показатели технической сложности

8
Таблица 6. Показатели уровня квалификации разработчиков
4. Исследование

9
Выводы

10
Таблица 7. Трудоемкость и ошибки прогнозирования мобильных приложений

11
Таблица 8. Трудоемкость и ошибки прогнозирования десктопных приложений

12
Рис. 1. Результаты для мобильных приложений при использовании метода COCOMO II
Рис. 2. Результаты для мобильных приложений при использовании метода Use Case Points
Рис. 3. Результаты для десктопных приложений при использовании метода COCOMO II

13
Рис. 4. Результаты для десктопных приложений при использовании метода Use Case Points
Рис. 5. Значения ошибок прогнозирования
Литература

Отрасли:
Ключевые слова: трудоемкость проекта, управление проектом, технико-экономическое обоснование проекта, алгоритмические методы оценки, Use Case Points (метод балльной оценки вариантов использования), COCOMO II (модель издержек разработки)
Журнал: «Управление проектами и программами» — №1, 2019 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 14.
Кол-во знаков: около 23,816.

1. Белецкая О.Д., Фабричкина М.О. Оценка экономической эффективности программного проекта на основе модели COCOMO II // Современные информационные технологии. — 2016. — №24. — С. 127–130.

2. Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. — Л.: Медицина, 1973. — 141 с.

3. Евдокимов И.В. Адаптация стандартов программных средств к проектам в области информационных технологий // Труды Братского государственного университета. — Серия «Экономика и управление». — 2010. — Т.2. — С. 97–101.

4. Евдокимов И.В. Менеджмент качества и управление развитием системы обработки экспертной аналитики // Труды Братского государственного университета. — Серия «Экономика и управление». — 2015. — Т.1. — С. 212–219.

5. Евдокимов И.В. Проблема и показатели качества программного обеспечения // Труды Братского государственного университета. — Серия «Экономика и управление». — 2009. — Т.1. — С. 121–124.

6. Евдокимов И.В., Ященков К.Г., Телков А.Ю., Татауров В.А. Экспертные методы оценки трудоемкости разработки программных проектов // Экономика и менеджмент систем управления. — 2017. — Т.24. — №2–2. — С. 272–276.

7. Кукарцев В.В., Бадарчы С.А. Сравнение систем контроля версий: GIT, MERCURIAL, CVS И SVN // Синергия наук. — 2018. — №19. — C. 538–548.

8. Кукарцев В.В., Шеенок Д.А. Оценка затрат на модернизацию программного обеспечения критических по надежности систем // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. — 2012. — №5(45). — С. 62–65.

9. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. — М.: Лаборатория знаний, 2009. — 472 с.

10. Лемешко Б.Ю. Критерии проверки гипотез об однородности. Руководство по применению. — Новосибирск: НГТУ, 2018. — 44 с.

11. Титов А.И. Выбор метрики размера проекта в модели оценки трудоемкости разработки программ // Интеллектуальные технологии на транспорте. — 2016. — Выпуск5. — C. 31–38.

12. Abts C., Clark B., Devnani-Chulani S., Horowitz E., Madachy R., Reifer D., Selby R., Steece B. (1998). COCOMO II Model Definition Manual. Los Angeles: Center for Software Engineering, University of Southern California.

13. Altaleb R.A., Gravell M.A. (2018). «Effort estimation across mobile app platforms using agile processes: a systematic literature review». Journal of Software, Vol. 13(4), pp. 242–259.

14. Boehm B.W. (1981). Software Engineering Economics. Englewood Cliffs: Prentice-Hall.

15. Boehm B.W., Abts C., Brown A.W., Chulani S., Clark B.K., Horowitz E., Madachy R., Reifer D.J., Steece B. (2000). Software Cost Estimation with COCOMO II. Englewood Cliffs: Prentice-Hall.

16. Chiu N.H., Huang S.J. (2007). «The adjusted analogy-based software effort estimation based on similarity distances». Journal of Systems and Software, Vol. 80(4), pp. 628–640.

17. De Myttenaere A., Golden B., le Grand B., Rossi F. (2016). «Mean absolute percentage error for regression models». Neurocomputing, Vol. 192, pp. 38–48.

18. Hammershoj A., Sapuppo A., Tadayoni R. (2010). Challenges for Mobile Application Development. — Подробнее .

19. Huang S.J., Lin C.Y., Chiu N.H. (2006). «Fuzzy decision tree approach for embedding risk assessment information into software cost estimation model». Journal of Information Science and Engineering, Vol. 22(2), pp. 297–313.

20. Jeffery R., Ruhe M., Wieczorek I. (2001). «Using public domain metrics to estimate software development effort». In: Proceedings of the 7th International Symposium on Software Metrics. IEEE Computer Society, Washington, DC, pp. 16–27.

21. Kaczmarek J., Kucharski M. (2004). «Size and effort estimation for applications written in Java». Journal of Information and Software Technology, Vol. 46(9), pp. 589–660.

22. Karner G. (1993). Metrics for Objectory. Linköping: University of Linköping.

23. Kaur A., Kaur K. (2018). Systematic Literature Review of Mobile Application Development and Testing Effort Estimation. — Подробнее .

24. Kaur A., Mahl A. (2019). «Effort estimation for mobile applications using Use Case Point (UCP)». In: Smart Innovations in Communication and Computational Sciences. Berlin: Springer, pp. 163–172.

25. Selby R.W., Porter A.A. (1988). «Learning from examples: generation and evaluation of decision trees for software resource analysis». IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 14, pp. 1743–1757.

26. Srinivasan K., Fisher D. (1995). «Machine learning approaches to estimating software development effort». IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 21, pp. 126–137.

27. Subramanian G.H., Pendharkar P.C., Wallace M. (2006). «An empirical study of the effect of complexity, platform, and program type on soft-ware development effort of business applications». Empirical Software Engineering, Vol. 11, pp. 541–553.

28. Wasserman A.I. (2010). «Software engineering issues for mobile application development». In: Proceedings of the Workshop on Future of Soft-ware Engineering Research, FoSER 2010, pp. 397–400.

29. Xanthopoulos S., Xinogalos S. (2013). «A comparative analysis of cross-platform development approaches for mobile applications». BCI ‘13 Proceedings of the 6th Balkan Conference in Informatics, pp. 213–220.

Михалев Антон Сергеевич

Старший преподаватель кафедры информатики Института космических и информационных технологий СФУ.

г. Красноярск

Научные интересы: глобальная оптимизация, машинное обучение, анализ данных, программная инженерия .

Кукарцев Владислав Викторович
к. т. н.
доцент

Доцент кафедры информатики Института космических и информационных технологий СФУ и кафедры информационных экономических систем Сибирского государственного университета науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева.

г. Красноярск

Научные интересы: проектирование и архитектура информационных систем, разработка и анализ требований, методы тестирования программных систем.

Фабричкина Мария Олеговна

Консультант-аналитик (стажер) в ООО «Апогей-БК».

г. Красноярск

Научные интересы: программная инженерия, информационное право, облачные сервисы и мобильные приложения.

Белецкая Ольга Денисовна

Ассистент кафедры информатики Института космических и информационных технологий СФУ.

г. Красноярск

Научные интересы: компьютерная безопасность, философия в IT.