1. Xây dựng công cụ ước lượng chi phíXây dựng công cụ ước lượng chi phí
phát triển phần mềm dựa trên CBR vàphát triển phần mềm dựa trên CBR và
thử nghiệm ở công ty Honda Vietnamthử nghiệm ở công ty Honda Vietnam
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
-------------
Học viên: Lương Minh Hải Lớp: K14CNPM
Người hướng dẫn khoa học: TS.Trương Anh Hoàng
Hà nội, ngày 17 tháng 11 năm 2010

2. 2/20
Nội dung
Nhu cầu ước lượng chi phí phát triển phần mềm1
2
3 Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm
4 Ưu điểm và hạn chế của phương pháp
5 Phân tích kiến trúc hệ thống PC-PACK-CES
6
Giới thiệu một số phương pháp ước lượng
7
Kết luận và hướng phát triển đề tài7
Kết quả thử nghiệm

3. 3/20
1. Nhu cầu ước lượng chi phí phát triển phần mềm
Danh sách hệ thống phần mềm tại công ty Honda VietnamDanh sách hệ thống phần mềm tại công ty Honda Vietnam

4. 4/20
 Ước lượng chi phí phát triển phần mềm là quá trình dự đoán
chi phí cần thiết để hoàn thành một dự án phần mềm.
 Kết quả của quá trình ước lượng là số nhân lực, kinh phí, lịch
biểu và tài nguyên cần sử dụng.
 Mục đích thực hiện ước lượng:
(i) Lập kế hoạch và ngân sách.
(ii) Phân tích rủi ro và quản lý dự án.
1. Nhu cầu ước lượng chi phí phát triển phần mềm

5. 5/20
2. Giới thiệu một số phương pháp ước lượng
 Phương pháp mô hình toán học:
sử dụng các công thức toán học tính
toán chi phí dựa trên tham số đầu
vào (COCOMO, điểm chức năng…)
 Phương pháp dựa trên cơ chế
suy diễn: ước tính chi phí dựa trên
việc so sánh các dự án tương tự
(CBR, mạng nơron,…)
 Phương pháp dựa trên đánh giá
của chuyên gia miền lĩnh vực.

6. 6/20
 Lập luận dựa trên kinh nghiệm (Case
Based Reasoning - CBR) là phương
pháp giải các bài toán mới dựa trên
lời giải các bài toán đã gặp.
 Lập luận dựa trên kinh nghiệm là một
trong những ứng dụng kỹ thuật trí tuệ
nhân tạo áp dụng trong hệ thống trợ
giúp và chuẩn đoán.
 Lập luận dựa trên kinh nghiệm sử
dụng nguyên lý khai phá dữ liệu (kho
tri thức).
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm

7. 7/20
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm
Mô hình lập luận dựa trên kinh nghiệmMô hình lập luận dựa trên kinh nghiệm

8. 8/20
Giai đoạn tìm kiếm dữ liệu tương tựGiai đoạn tìm kiếm dữ liệu tương tự
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm

9. 9/20
 Giả sử có n ca lập luận trong tập dữ liệu lập luận
CB = {e1, e2,…,en}, ei ={ei1, ei2,…,eik,Ci}, mỗi thuộc tính
của ei được gán trọng số tương ứng wi [0, 1]
 Khoảng cách Euclidean giữa hai ca lập luận ep và eq:
 Độ tương tự giữa ca lập luận ep và eq:
∈
Phương pháp tính độ tương tự bằng khoảng cách EuclideanPhương pháp tính độ tương tự bằng khoảng cách Euclidean
[7]
[7]
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm

10. 10/20
 Giả sử có n ca lập luận trong tập dữ liệu lập luận
CB = {e1, e2,…,en}, f ={f1, f2,…,fk} là tập thuộc tính,
w ={w1, w2,…,wk} là tập giá trị trọng số của f.
 Độ tương tự giữa ca lập luận I và R:
+ fI
và fR
là tập thuộc tính.
+ Range(fi) là giá trị phạm vi của thuộc tính fi.
Phương pháp tính độ tương tự dựa trên độ tương tự thuộc tínhPhương pháp tính độ tương tự dựa trên độ tương tự thuộc tính
[1]
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm

11. 11/20
 Tính độ tương tự của ca lập luận mới với các ca lập luận
trong tập dữ liệu lịch sử.
 Sắp xếp dữ liệu tính toán theo thứ tự giảm dần.
 Lấy dữ liệu của k ca lập luận từ tập dữ liệu đã sắp xếp.
 Dữ liệu ước lượng được tính theo công thức sau:
trong đó: v là giá trị ước lượng, SMi là độ tương tự với ca
lập luận thứ i, Ci là giải pháp của ca lập luận i
Phân tích kết quả bằng thuận toán K nearest neighborPhân tích kết quả bằng thuận toán K nearest neighbor
[5]
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm

12. 12/20Giai đoạn điều chỉnh kết quả lập luậnGiai đoạn điều chỉnh kết quả lập luận
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm

13. 13/20
 Sao chép và áp dụng trực tiếp giải pháp.
 Thay thế giá trị thuộc tính của giải pháp
+ Sử dụng các ràng buộc (bảng quyết
định, tập luật IF-THEN,…)
+ Dựa trên ý kiến phản hồi của người
sử dụng.
 Thay đổi giá trị của giải pháp
+ Dựa trên đánh giá của chuyên gia
miền lĩnh vực
Hiệu chỉnh giải pháp tìm đượcHiệu chỉnh giải pháp tìm được
3. Phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm

14. 14/20
4. Ưu điểm và hạn chế của phương pháp
Ưu điểm của phương pháp CBR
 Hạn chế được số lượng tri thức cần
thu thập (miền tri thức quan tâm).
 Hạn chế việc lặp lại những sai lầm
trong quá khứ.
 Hỗ trợ quá trình lập luận trong những
miền thiếu thông tin, khó lập mô
hình.
 Kho tri thức được cập nhật thường
xuyên nên sẽ tăng độ chính xác ở
những lần lập luận sau.

15. 15/20
4. Ưu điểm và hạn chế của phương pháp
Hạn chế của phương pháp
 Phương pháp CBR phụ thuộc vào
tập dữ liệu cơ sở dùng để lập luận.
 Có thể bị tác động bởi ý kiến chủ
quan của yếu tố con người.

16. 16/20
5. Phân tích kiến trúc hệ thống PC-PACK-CES
Sơ đồ gói chức năng hệ thốngSơ đồ gói chức năng hệ thống

17. 17/20
Mô hình ca sử dụng mức gộpMô hình ca sử dụng mức gộp
CBR ver1.0
Managem ent Proj ect s
Cost drivers
I nquiring
Report ing
Login
Adm inist rat or
Sy st em Em p
Purchase Em p
Est im at ing cost
<< include> >
< <include> >
< < include> >
< < include> >
< < include> >
5. Phân tích kiến trúc hệ thống PC-PACK-CES

18. 18/20
Ca sử dụng quản lý thông tin dự ánCa sử dụng quản lý thông tin dự án
 Tác nhân: người quản trị hệ thống.
 Lớp thực thể: Projects.
 Lớp giao diện: Interface.
 Lớp điều khiển: Booking.
 Sơ đồ liên kết:
5. Phân tích kiến trúc hệ thống PC-PACK-CES

19. 19/20
Biểu đồ tuần tự đối tượng khái niệmBiểu đồ tuần tự đối tượng khái niệm
5. Phân tích kiến trúc hệ thống PC-PACK-CES

20. 20/20
Ca sử dụng ước lượng chi phíCa sử dụng ước lượng chi phí
 Tác nhân: người quản trị hệ thống, nhân viên phòng
Hệ thống.
 Lớp thực thể: Projects. Cost drivers, Constant.
 Lớp giao diện: Interface.
 Lớp điều khiển: Estimating.
 Sơ đồ liên kết:
5. Phân tích kiến trúc hệ thống PC-PACK-CES

21. 21/20
Biểu đồ tuần tự đối tượng khái niệmBiểu đồ tuần tự đối tượng khái niệm
5. Phân tích kiến trúc hệ thống PC-PACK-CES

22. 22/20
6. Kết quả thử nghiệm
1. Thu thập dữ liệu dự án1. Thu thập dữ liệu dự án 2. Thử nghiệm với dự án mới2. Thử nghiệm với dự án mới
3. Đánh giá sai số của hệ thống3. Đánh giá sai số của hệ thống

23. 23/20
7. Kết luận và hướng phát triển đề tài
 Hệ thống có khả năng tính lại giá trị trọng số khi có bất kì giá trị t
 Hệ thống sử dụng hai phương pháp
tính độ tương tự giữa các dự án nên
người dùng có thể so sánh kết quả
tính toán.
 Hệ thống cung cấp cho người dùng
nhiều giải pháp nhập dữ liệu nhanh
chóng và hiệu quả.
Ưu điểm của PC-PACK-CESƯu điểm của PC-PACK-CES

24. 24/20
7. Kết luận và hướng phát triển đề tài
 Kết quả nghiên cứu có khả năng áp
dụng tại đơn vị công tác.
 Nghiên cứu và áp dụng phương
pháp mạng nơron để tối ưu bộ trọng
số các yếu tố chi phí.
 Khảo sát và thu thập dữ liệu để làm
giàu kho tri thức và xây dựng tập
các luật sử dụng trong giai đoạn
điều chỉnh kết quả ước lượng.

25. 25/20
Tài liệu tham khảo
[1] C.M.Vong (2002), “Case-Based Reasoning and Adaptation in
Hdraulic production machine disgn”, University of Macau.
[2] Evangelos Simoudis, James Miller (1990), “Validated retrieval
in CBR”, Digital Equipment Corpor.
[3] Heemsta (1992), “Software cost estimation”, Information and
Software Technology megazine.
[4] Janet L.Kolodner (1992), “An introduction to Case-based
reasoning”, pp 3-34, College of Computing, Atlanta, USA.
[5] Karen Lum, Micheal Bramble, Jairus Hihn (2003), “Handbook
for Software Cost Estimate”, Jet Propulsion Laboratory.tion
Cambridge Research Lab.
[6] Pradipta Biswas (2006), “Introduction to Case Based
Reasoning”, Indian Institute of Technology Kharagpur, India.
[7] Sankar K.Pal, Simo C.K.Shiu (2004), “Foundation of Soft Case
based reasoning”, Wiley series on Intelligent Systems.

26. 26/20
Tài liệu tham khảo
[8] Sarah Jane Delany, Padraig Cunningham (2000), “The
Application of Case-Based Reasoning to early software project
cost estimation and risk assessment”, Trinity College Dublin.
[9] Wolfgang Wilke (1998), “The limits of CBR in software project
estimation”, Presented at 1998 German Workshop on Case-
Based Reasoning.
[10] Đỗ Văn Chiểu, Phạm Ngọc Hùng, Nguyễn Việt Hà (2005),
“Tối ưu trọng số cho hàm tính độ tương tự giữa các ca lập luận
trong Case-Based Reasoning”, Một số vấn đề chọn lọc của
Công nghệ thông tin, Hải Phòng 25 – 27 tháng 8 năm 2005.
[11] Nguyễn Việt Hà, Phạm Ngọc Hùng (2005), “Thu hẹp không
gian tìm kiếm lời giải trong các hệ lập luận dựa trên luật sử
dụng phương pháp lập luận theo tình huống”, Đại học Công
nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội.
[12] Nguyễn Văn Vỵ (2008), Bài giảng môn quản lý dự án phần
mềm, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội.

27. 27/20
Tài liệu tham khảo
[13] http://groups.yahoo.com/group/case-based-reasoning/
[14] http://cbrwiki.fdi.ucm.es/wiki/index.php/Presentations

28. 28/20
Thank You
Merci
Grazie
Gracias
Obrigado
Danke
Japanese
English
French
Russian
GermanItalian
Spanish
Brazilian Portuguese
Arabic
Traditional Chinese
Simplified Chinese
Thai
Cám ơn
Vietnamese