Mẫu báo cáo đồ án tốt nghiệp

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA BÁO CÁO TÓM TẮT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGHIÊN CƯ U MỘT SỐ THUÂ T TOÁN LẤY CA M HƯ NG TƯ TƯ NHIÊN VÀ Ư NG DU NG VÀO BÀI TOÁN TỐI ƯU NÔ LƯ C, CHI PHÍ PHÁT TRIÊ N PHÂ N MỀM Mã số: B2016-ĐN02-06 Chủ nhiệm đề tài: TS. Lê Thị Mỹ Hạnh Thành viên : KS. Khuất Thanh Tùng KS. Ngô Thành Phát Đà nẵng, 5/2018

Mu c lu c MỤC LỤC ii MỤC LỤC... I DANH SA CH HI NH VE... IV DANH SA CH BA NG... IV CHƯƠNG 1. CA C THUÂ T TOA N TÔ I ƯU LÂ Y CA M HƯ NG TƯ TƯ NHIÊN... 1 1.1. Giơ i thiệu vâ n đê... 1 1.2. Ti nh phức tạp cu a bài toán tô i ưu... 1 1.3. Phân lơ p các nguô n ca m hứng tư tự nhiên để xây dựng thuâ t toán tô i ưu... 1 1.4. Tô ng quan vê các thuâ t toán tô i ưu tư tự nhiên... 1 1.5. Giơ i thiệu chung vê các thuâ t toán được sử dụng trong đê tài... 1 1.6. Thuâ t toán đàn ong nhân tạo... 2 1.7. Thuâ t toán dạy-học... 2 1.8. Thuâ t toán đàn ong nhân tạo kê t hợp dạy học... 2 1.9. Thuâ t toán tô i ưu bâ y đàn... 2 1.10. Thuâ t toán lai giư a đàn ong nhân tạo và tô i ưu bâ y đàn (ABC-PSO)... 2 CHƯƠNG 2. BA I TOA N ƯƠ C LƯƠ NG NÔ LƯ C PHA T TRIÊ N PHÂ N MÊ M... 3 2.1. Giơ i thiệu bài toán... 3 2.2. Tô ng quan vê các kỹ thuâ t ươ c lượng nô lực phâ n mê m... 3 2.3. Các phương pháp ươ c lượng nô lực dựa trên phương ti nh toán học... 4 2.3.1. Mô hi nh ươ c lượng giá câ u thành COCOMO... 4 2.3.1.1. Ca c phương thư c pha t triê n phâ n mê m trong mô hi nh COCOMO... 4 2.3.1.2. Mô hi nh COCOMO cơ sơ... 4 2.3.1.3. Mô hi nh COCOMO trung câ p... 4 2.3.1.4. Mô hi nh COCOMO nâng cao... 4 2.3.1.5. Mô hi nh COCOMO II... 4 2.3.2. Phương pháp điểm chức năng... 8 2.3.3. Kê t hợp COCOMO II và điểm chức năng để ươ c lượng nô lực... 8 2.4. Phương pháp ươ c lượng nô lực cho quy tri nh phâ n mê m Agile... 8 2.4.1. Quy tri nh phát triển phâ n mê m Agile... 8 2.4.1.1. Ca c nguyên tă c cu a quy tri nh Agile... 8 2.4.1.2. Ca c đă c trưng cu a quy tri nh Agile... 8 2.4.2. Phương pháp ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile 8 2.4.2.1. Ca c yê u tô đâ u va o cu a mô hi nh ươ c lươ ng... 9 2.4.2.2. Xa c đi nh story point cho dư a n... 10 2.4.2.3. Xa c đi nh vâ n tô c cu a nho m pha t triê n... 11 2.4.2.4. Xa c đi nh thơ i gian va chi phi dư a n... 11 CHƯƠNG 3. CA I ĐẶT, THỬ NGHIỆM VA ĐA NH GIA KẾT QUA... 12 3.1. Đă t vâ n đê... 12 3.2. Các tiêu chuâ n đánh giá kê t qua ươ c lượng nô lực... 13 3.3. Tô i ưu tham sô mô hi nh COCOMO bằng thuâ t toán TLABC... 13 3.3.1. Hàm thích nghi... 13 3.3.2. Kê t qua thực nghiệm... 14 3.4. Phương tri nh toán học mơ i cho bài toán ươ c lượng nô lực phát triển cho các phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile... 14 3.4.1. Phương tri nh toán học đê xuâ t... 14

Mu c lu c iii 3.4.2. Ti m tham sô tô i ưu cho công thức ươ c lượng Agile sử dụng thuâ t toán ABC- PSO... 14 3.4.2.1. Biê u diê n ca thê cu a thuâ t toa n va ha m thi ch nghi... 15 3.4.2.2. Kê t qua thư c nghiê m... 15 3.5. Phân ti ch chức năng cu a chương tri nh... 15 3.6. Thiê t kê chương tri nh... 15 3.6.1. Biểu đô ca sử dụng (Use case)... 16 3.6.2. Biểu đô tuâ n tự và hoạt động... 17 3.6.3. Biểu đô lơ p... 18 3.7. Một sô hi nh a nh cu a hệ thô ng ươ c lượng nô lực... 19 KẾT LUÂ N VA HƯƠ NG PHA T TRIÊ N... 21

Danh sa ch hi nh ve và ba ng DANH SA CH HI NH VE iv Hi nh 1. Phân loại các nguô n ca m hứng tư tự nhiên... 1 Hi nh 2. Phân loại các kỹ thuâ t ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m... 3 Hi nh 3. Biểu đô Ca sử dụng (Use case)... 16 Hi nh 4. Biểu đô phân rã chức năng xem dự án... 17 Hi nh 5. Biểu đô tuâ n tự cu a chức năng ươ c lượng dự án... 17 Hi nh 6. Biểu đô hoạt động cu a chức năng thiê t lâ p tham sô mô hi nh ươ c lượng... 18 Hi nh 7. Biểu đô lơ p cu a hệ thô ng ươ c lượng nô lực... 18 Hi nh 8. Giao diện chức năng chi nh cu a phâ n mê m ươ c lượng nô lực... 19 Hi nh 9. Giao diện khi một dự án đã kê t thúc... 19 Hi nh 10. Giao diện chức năng tạo mơ i một dự án COCOMO... 20 Hi nh 11. Giao diện chức năng thiê t lâ p câ u hi nh tham sô... 20 DANH SA CH BA NG Ba ng 1. Các yê u tô hiệu chi nh chi phi cu a mô hi nh COCOMO II... 4 Ba ng 2. Thang điểm các yê u tô hiệu chi nh chi phi mô hi nh COCOMO II... 6 Ba ng 3. Các nhân tô a nh hươ ng đê n quy mô dự án... 7 Ba ng 4. Thang điểm các nhân tô a nh hươ ng đê n quy mô dự án... 7 Ba ng 5. Điểm quy mô cho các user story... 10 Ba ng 6. Kê t qua ươ c lượng nô lực sử dụng thuâ t toán ABC, TLABC, COCOMO II.. 14 Ba ng 7. Kê t qua ươ c lượng cu a các thuâ t toán tô i ưu trên các tiêu chi đánh giá... 15

Danh sa ch từ viê t tă t DANH SA CH TƯ VIÊ T TẮT v Tư viê t tă t Y nghi a ABC Artificial Bee Colony Thuâ t toán đàn ong nhân tạo ABC-PSO Hybrid Artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization Thuâ t toán lai giư a đàn ong nhân tạo và tô i ưu bâ y đàn CCNN Cascade-Correlation Neural Networks Mạng nơ-ron tương quan xê p tâ ng CoBRA Phương pháp ươ c lượng chi phi, chuâ n ho a và phân ti ch ru i ro COCOMO COnstructive COst MOdel Mô hi nh ươ c lượng giá câ u thành D Sô chiê u cu a bài toán DF Hệ sô gia m tô c cu a các yê u tô hay biê n động trong dự án Agile EAF Effort adjustment factor Yê u tô hiệu chi nh nô lực Eff Effort Nô lực ES Điểm cho mô i user story FP Function Point Điểm chức năng FR Hệ sô gia m vâ n tô c thường xuyên trong dự án Agile GMDHPNN Group Method of Data Handling Polynomial Neural Network Mạng nơ-ron vơ i phương pháp nho m xử ly dư liệu tuyê n ti nh GRNN General Regression Neural Networks Mạng nơ-ron hô i quy tô ng quát KLOC Ngàn do ng lệnh MAR Mean Absolute Residual sô dư tuyệt đô i trung bi nh MdMRE Median Magnitude of Relative Error Độ lơ n trung vị cu a lô i tương đô i ME Methodology Nhân tô phương pháp luâ n trong mô hi nh Sheta-Uysal MMRE Mean Magnitude of Relative Error Độ lơ n trung bi nh cu a lô i tương đô i MRE Magnitude of Relative Error Độ lơ n cu a lô i tương đô i NE Sô ong thợ trong thuâ t toán ABC NP Sô cá thể trong thuâ t toán tô i ưu bâ y đàn PNN Probabilistic Neural Networks Mạng nơ-ron xác suâ t PSO Particle Swarm Optimization Thuâ t toán tô i ưu bâ y đàn PRED(N) Precision at level N Độ chi nh xác ơ mức lô i dươ i N% SF Nhân tô a nh hươ ng đê n quy mô dự án SP Tô ng điểm Story point cu a một dự án Agile TCF Độ phức tạp kỹ thuâ t cu a thệ thô ng sử dụng phân ti ch điểm chức năng TLBO Teaching-learning-based Optimization Thuâ t toán tô i ưu dạy học TLABC Teaching-learining based Artificial Bee Colony Thuâ t toán đàn ong nhân tạo ca i tiê n sử dụng cơ chê dạy học UFP Điểm chức năng thô Vi Vâ n tô c cơ sơ cu a nho m phát triển V Vâ n tô c sau hiệu chi nh cu a nho m phát triển

Mơ đâ u vi MỞ ĐÂ U Tô i ưu ho a là một lĩnh vực tô i quan trọng co ti nh ứng dụng cao trong nhiê u lĩnh vực như quy hoạch tài nguyên, thiê t kê chê tạo máy, điê u khiển tự động, qua n trị kinh doanh, kiê n trúc đô thị, công nghệ thông tin, xây dựng các hệ hô trợ ra quyê t định trong qua n ly và phát triển các hệ thô ng lơ n. Các mục tiêu cu a tô i ưu ho a là cực tiểu tài nguyên và chi phi sử dụng, cu ng như tô i đa ho a lợi nhuâ n, hiệu năng và ti nh chi nh xác. Vi thời gian, tiê n bạc và tài nguyên luôn bị giơ i hạn trong các ứng dụng thực tê nên chúng ta pha i ti m ra gia i pháp để sử dụng hiệu qua các nguô n tài nguyên co giá trị này trong điê u kiện co một sô ràng buộc nhâ t định ke m theo. Cu ng vơ i sự phát triển cu a khoa học và công nghệ, các bài toán tô i ưu phát sinh tư thực tê cuộc sô ng ngày càng đa dạng và phức tạp khi sô chiê u cu a các bài toán thực tê ngày càng lơ n. Bơ i vi ti nh liên hệ và tương quan giư a các biê n vơ i nhau ngày một gia tăng nên các vâ n đê này không thể được gia i quyê t trong giơ i hạn thời gian hợp ly và cho ra lời gia i chi nh xác. Ki ch thươ c và độ phức tạp cu a các bài toán thực tê yêu câ u sự phát triển cu a các kỹ thuâ t mơ i co thể ti m kiê m lời gia i châ p nhâ n được trong một khoa ng thời gian cho phe p. Các thuâ t toán ti m kiê m lời gia i chi nh xác không thể gia i quyê t được các bài toán này trong một khoa ng thời gian giơ i hạn. Khi đo việc sử dụng các thuâ t toán xâ p xi là một lựa chọn phu hợp để ti m thâ y các lời gia i gâ n tô i ưu. Qua nhiê u thâ p ky, các khái niệm, kỹ thuâ t và các ứng dụng ti nh toán được lâ y ca m hứng tư tự nhiên đã được phát triển để gia i quyê t các bài toán tô i ưu một cách hiệu qua. Ti nh toán lâ y ca m hứng tư tự nhiên co thể gia i quyê t các bài toán trong hâ u hê t các lĩnh vực tư mạng ca m biê n không dây, mạng máy ti nh, an toàn thông tin, công nghiệp rô bô t, công nghệ y sinh, các hệ thô ng điê u khiển, xử ly song song, khai phá dư liệu, các hệ thô ng qua n ly và tiêu thụ năng lượng, xử ly a nh và nhiê u lĩnh vực khác. Thiê t kê các thuâ t toán lâ y ca m hứng tư tự nhiên liên quan đê n việc chọn các phương pháp biểu diê n phu hợp cho bài toán, đánh giá châ t lượng cu a các lời gia i thông qua hàm mục tiêu, và định nghĩa các phương pháp để sinh ra lời gia i mơ i cho bài toán. Các thuâ t toán này mô pho ng các câ u trúc và hành vi cu a các hệ thô ng phức tạp trong tự nhiên. Vi các nguô n ca m hứng tư tự nhiên râ t đa dạng nên co nhiê u thuâ t toán khác nhau đã được đê xuâ t. Tuy nhiên, như ng cách phân loại nguô n ca m hứng trong các nghiên cứu vâ n chưa thô ng nhâ t và bao phu hê t như ng thuâ t toán hiện co. Cu ng vơ i đo, hiện nay vâ n chưa co nghiên cứu nào ơ Việt Nam thực hiện việc phân loại này và các thuâ t toán lâ y ca m hứng tư tự nhiên vâ n là một nghiên cứu khá mơ i me trong nươ c. Bơ i thê, một yêu câ u bức thiê t là pha i co một phương pháp phân loại các nguô n ca m hứng này một cách phu hợp. Trong nghiên cứu này, chúng tôi se đê xuâ t một hươ ng phân loại mơ i cho các thuâ t toán lâ y ca m hứng tư tự nhiên cu ng như giơ i thiệu tô ng quan vê một sô thuâ t toán mơ i trong lĩnh vực này để đo ng go p một nguô n tài liệu tham kha o co giá trị phục vụ cho các nghiên cứu vê sau. Quy tri nh ươ c lượng nô lực và chi phi là một thành phâ n râ t quan trọng trong các dự án công nghệ phâ n mê m. Sự thành công hay thâ t bại cu a dự án phụ thuộc râ t nhiê u vào tính chính xác cu a việc ươ c lượng nô lực và tiê n độ dự án. Nê u chi phi ươ c lượng quá thâ p so vơ i chi phi thực tê se co a nh hươ ng bâ t lợi vê châ t lượng cu a sa n phâ m phâ n mê m cuô i cu ng, làm a nh hươ ng đê n uy ti n và ti nh cạnh tranh cu a doanh nghiệp. Nê u chi phi ươ c lượng quá cao so vơ i chi phi thực tê se a nh hươ ng tơ i nguô n lực được phân bô cho các dự án khác hoă c làm gia m doanh thu cu a doanh nghiệp khi không đu nhân lực trong

Mơ đâ u vii kê hoạch để đâ u thâ u các dự án mơ i. Tâ p đoàn Standish đã tuyên bô rằng 44% cu a các dự án phâ n mê m được chuyển giao trê hạn hoă c vượt quá ngân quỹ cho phe p. Điê u này cho thâ y tâ m quan trọng cu a việc qua n trị dự án. Hiệp hội quô c tê vê phân ti ch đâ u vào cho các dự án (ISPA) đã nêu ra ba nguyên nhân chi nh dâ n đê n sự thâ t bại cu a các dự án bao gô m: thiê u hụt các ươ c lượng vê kỹ năng cu a nhân viên, thiê u hụt các hiểu biê t vê yêu câ u cu a dự án, và ươ c lượng ki ch cơ dự án không chi nh xác. Một nghiên cứu khác được thực hiện bơ i tâ p đoàn Standish để xác định các nhân tô chi nh dâ n đê n sự thâ t bại cu a các dự án đã ti m ra các nguyên nhân sau: sự không chă c chă n trong yêu câ u cu a hệ thô ng, sự giơ i hạn vê ngân quỹ, thiê u kỹ năng ươ c lượng dự án, ươ c lượng không chi nh xác nô lực câ n phân bô cho dự án, bo qua các dư liệu lịch sử vê các dự án đã phát triển. Tư đo co thể thâ y rằng, nguyên nhân chu yê u dâ n đê n sự thâ t bại cu a các dự án phâ n mê m là do ươ c lượng không chi nh xác vê ki ch cơ phâ n mê m và nô lực câ n co để thực hiện dự án. Do vâ y, việc áp dụng các thuâ t toán tô i ưu lâ y ca m hứng tư tự nhiên để nâng cao ti nh chi nh xác cho bài toán ươ c lượng dự án phâ n mê m co y nghĩa đă t biệt quan trọng đô i vơ i doanh nghiệp và nhà đâ u tư. Trong như ng năm gâ n đây, quy tri nh phâ n mê m Agile trơ thành một lựa chọn mơ i được nhiê u doanh nghiệp áp dụng để qua n ly toàn bộ quy tri nh phát triển phâ n mê m. Tuy nhiên, các nghiên cứu vê lĩnh vực này trên thê giơ i vâ n co n râ t i t và ơ Việt Nam hâ u như chưa ti m thâ y một nghiên cứu nào. Trong khi đo, việc sử dụng các phương pháp truyê n thô ng để ươ c lượng nô lực cho các dự án Agile cho kê t qua ươ c lượng không chi nh xác. Trong thực tê, ti nh phức tạp và ki ch thươ c cu a các phâ n mê m ngày một gia tăng, các dự án vượt quá vài chục triệu do ng lệnh đã không co n xa lạ. Các tô chức phát triển phâ n mê m yêu câ u nhiê u nhân viên kỹ thuâ t hơn và các chi phi cu a phâ n mê m co thể lên tơ i hàng triệu đô la. Sai so t trong ươ c lượng chi phi co thể dâ n đê n như ng hâ u qua râ t nghiêm trọng. Điê u đo đo i ho i pha i phát triển một kỹ thuâ t nhằm nâng cao ti nh hiệu qua cu a các phương pháp ươ c lượng phâ n mê m truyê n thô ng cu ng như đê xuâ t một phương pháp ươ c lượng phâ n mê m mơ i cho quy tri nh Agile. Đê tài này hươ ng tơ i mục đi ch áp dụng các thuâ t toán tô i ưu ho a như một kỹ thuâ t ti nh toán mê m để nâng cao ti nh chi nh xác cu a quy tri nh ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m truyê n thô ng và phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile. Các đo ng go p mơ i trong nghiên cứu này gô m co : - Phân lơ p các nguô n ca m hứng tư tự nhiên được sử dụng để xây dựng nên các thuâ t toán tô i ưu. - Đê xuâ t các ca i tiê n quan trọng cho các thuâ t toán tô i ưu thường được sử dụng bao gô m: thuâ t toán đàn ong nhân tạo, thuâ t toán dạy học, và thuâ t toán tô i ưu bâ y đàn. - Nghiên cứu tô ng quan vê bài toán ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m, kha o sát các phương pháp đang được sử dụng. - Ca i tiê n các mô hi nh ươ c lượng nô lực truyê n thô ng như COCOMO, Sheta-Uysal bằng cách tô i ưu các tham sô cho các mô hi nh ươ c lượng này sử dụng các thuâ t toán ca i tiê n đê xuâ t.

Mơ đâ u viii - Xây dựng một phương tri nh ươ c lượng nô lực mơ i dựa trên các yê u tô câ n thiê t cho một dự án phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile. Các tham sô cu a công thức ươ c lượng nô lực đê xuâ t được xây dựng động sử dụng các thuâ t toán tô i ưu. - Đánh giá, so sánh toàn diện các phương pháp đê xuâ t vơ i các nghiên cứu khác. - Xây dựng một phâ n mê m hô trợ cho ra các kê t qua ươ c lượng dựa trên các yê u tô đâ u vào cu a các mô hi nh. Báo cáo này được chia thành các phâ n chi nh như sau: Chương 1: tri nh bày vê các thuâ t toán lâ y ca m hứng tư tự nhiên. Chương 2: giơ i thiệu các mô hi nh ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m truyê n thô ng và ươ c lượng nô lực cho các phâ n mê m sử dụng quy tri nh phát triển Agile. Chương 3: mô ta các kê t qua cu a việc áp dụng các thuâ t toán tô i ưu để nâng cao ti nh chi nh xác cu a các kê t qua ươ c lượng và tri nh bày các bươ c vê phân ti ch và thiê t kê chương tri nh ươ c lượng nô lực mà chúng tôi đã xây dựng. Như ng xuâ t ba n trong quá tri nh nghiên cứu đê tài: [1] Thanh Tung Khuat, My Hanh Le, "A novel hybrid ABC-PSO algorithm for effort estimation of software projects using Agile methodologies," Journal of Intelligent Systems, 2017 (Online First), DOI: 10.1515/jisys-2016-0294, (Scopus and ESCI indexed) [2] Thanh Tung Khuat, My Hanh Le, "Optimizing Parameters of Software Effort Estimation Models using Directed Artificial Bee Colony Algorithm," Informatica, vol. 40(4), 12/2016 (Scopus and ESCI indexed) [3] Thanh Tung Khuat, My Hanh Le, "Applying Teaching-Learning to Artificial Bee Colony for Parameter Optimization of Software Effort Estimation Model," Journal of Engineering Science and Technology (JESTEC), vol. 12, no. 5, 2017 (Scopus and ESCI indexed) [4] Thanh Tung Khuat and My Hanh Le, "A Novel Technique of Optimization for the COCOMO II Model Parameters using Teaching-Learning based Optimization Algorithm," Journal of Telecommunications and Information Technology, vol. 1/2016, pp. 84-89, 2016 (Scopus indexed)

Chương 1: Ca c thuâ t toa n tô i ưu lâ y ca m hư ng từ tư nhiên 1 Chương 1. CÁC THUÂ T TOA N TỐI ƯU LÂ Y CA M HƯ NG TƯ TƯ NHIÊN Chương này giơ i thiệu tô ng quan vê thuâ t toán tô i ưu, độ phức tạp cu a no tư đo hươ ng đê n việc ti m hiểu các thuâ t toán gâ n đúng lâ y ca m hứng tư tự nhiên để ti m lời gia i xâ p xi cho các bài toán tô i ưu trong thực tê. Các nguô n ca m hứng tư tự nhiên se được phân loại làm tiê n đê để nho m các thuâ t toán hiện co trong lĩnh vực này vào tư ng nguô n ca m hứng cụ thể. Cuô i cu ng, ba thuâ t toán tô i ưu phô biê n được nghiên cứu trong đê tài này được mô ta cụ thể. 1.1. Giới thiê u vấn đê Các hiện tượng trong tự nhiên là một nguô n ca m hứng để thiê t kê ra các quy luâ t và xây dựng các hàm toán học cho các thuâ t toán metaheuristic để hươ ng dâ n quy tri nh ti m kiê m hươ ng đê n một lời gia i tô t cho một bài toán. Nghiên cứu này hươ ng đê n việc phân loại các nguô n ca m hứng, giơ i thiệu một sô thuâ t toán điểm hi nh trong mô i nguô n ca m hứng và ứng dụng một sô thuâ t toán để gia i quyê t một bài toán trong thực tê là Ươ c lượng nô lực câ n cho quy tri nh phát triển các sa n phâ m phâ n mê m. 1.2. Ti nh phư c ta p cu a ba i toa n tối ưu 1.3. Phân lớp ca c nguô n ca m hư ng tư tư nhiên đê xây dư ng thuâ t toa n tối ưu Trong nghiên cứu này, chúng tôi chia các nguô n ca m hứng thành ba nho m lơ n: vâ t ly, ho a học và sinh học. Các nho m con cu a tư ng nho m được mô ta như trong Hi nh 1. Hi nh 1. Phân loa i ca c nguô n ca m hư ng tư tư nhiên 1.4. Tô ng quan vê ca c thuâ t toa n tối ưu tư tư nhiên 1.5. Giới thiê u chung vê ca c thuâ t toa n được sử du ng trong đê ta i Trong các thuâ t toán được trinh bày ơ phâ n trươ c, co ba thuâ t toán thường được ứng dụng rộng rãi để gia i quyê t các bài toán tô i ưu trong thực tê là thuâ t toán đàn ong nhân tạo, thuâ t toán dạy học và thuâ t toán tri tuệ bâ y đàn. Tuy nhiên như ng thuâ t toán này vâ n

Chương 1: Ca c thuâ t toa n tô i ưu lâ y ca m hư ng từ tư nhiên 2 co các điểm yê u cu a no trong việc ti m ra các lời gia i co châ t lượng cao. Vi vâ y, chúng tôi se tâ p trung vào ba thuâ t toán chi nh này và giơ i thiệu các thuâ t toán ca i tiê n cu a chúng để áp dụng vào bài toán cụ thể là tô i ưu nô lực phát triển phâ n mê m. Chúng tôi hươ ng đê n việc đê xuâ t một phiên ba n ca i tiê n cu a thuâ t toán đàn ong nhân tạo và ứng dụng no vào việc nâng cao ti nh chi nh xác cu a một mô hi nh ươ c lượng phâ n mê m cụ thể. Đê tài cu ng se áp dụng các nguyên ly trong thuâ t toán đàn ong nhân tạo để lai ghe p vơ i thuâ t toán dạy học, thuâ t toán tô i ưu bâ y đàn để tạo ra một thuâ t toán mơ i hiệu qua hơn trong việc đưa ra các dự đoán nô lực câ n cung câ p cho một dự án phâ n mê m. Trong đê tài này chúng tôi cu ng đê xuâ t một phương tri nh ươ c lượng nô lực mơ i dựa trên các nhân tô câ n thiê t cho một dự án phâ n mê m sử dụng các phương pháp phát triển linh hoạt Agile. Các tham sô cu a phương tri nh toán học mơ i này được xây dựng bằng cách sử dụng các thuâ t toán tô i ưu lâ y ca m hứng tư tự nhiên được ca i tiê n theo hươ ng hiệu qua hơn. Phâ n co n lại cu a chương này se tâ p trung mô ta chi tiê t vê ba thuâ t toán được sử dụng trong nghiên cứu này. 1.6. Thuâ t toa n đa n ong nhân ta o 1.7. Thuâ t toa n da y-ho c 1.8. Thuâ t toa n đa n ong nhân ta o kê t hợp da y ho c 1.9. Thuâ t toa n tối ưu bâ y đa n 1.10. Thuâ t toa n lai giư a đa n ong nhân ta o va tối ưu bâ y đa n (ABC-PSO)

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 3 Chương 2. BÀI TOA N ƯƠ C LƯƠ NG NÔ LƯ C PHA T TRIÊ N PHÂ N MÊ M Chương này tri nh bày tô ng quan vê bài toán ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m, cu ng như kha o sát các phương pháp đang được sử dụng trong việc sinh ra kê t qua ươ c lượng trong thực tê. Cuô i chương se tri nh bày vê các mô hi nh ươ c lượng nô lực truyê n thô ng dựa trên phương tri nh toán học và một mô hi nh ươ c lượng nô lực mơ i cho các dự án sử dụng quy tri nh Agile. 2.1. Giới thiê u ba i toa n Ươ c lượng dự án phâ n mê m hiệu qua là một hoạt động quan trọng, đô ng thời cu ng là một thách thức trong quá tri nh phát triển phâ n mê m. Ươ c lượng là một trong như ng nê n ta ng cho việc lâ p kê hoạch dự án một cách hiệu qua. Nhiê u tô chức pha i đô i mă t vơ i việc thâm hụt ngân quỹ, đánh mâ t lợi thê cạnh tranh và châ m trê trong việc giao sa n phâ m cho khách hàng dâ n đê n mâ t uy ti n. Việc xác định chi nh xác nô lực và chi phi câ n thiê t cho một dự án phâ n mê m là một yêu câ u tô i quan trọng để đa m ba o dự án thành công trong thời gian và kinh phi cho phe p. 2.2. Tô ng quan vê ca c ky thuâ t ước lượng nô lư c phâ n mê m Các kỹ thuâ t ươ c lượng nô lực phâ n mê m co thể được phân nho m theo nhiê u cách khác nhau. Một cách chia các kỹ thuâ t này thành sáu nho m chi nh được mô ta bơ i Chulani và các cộng sự và được mô ta như Hi nh 2. Ca c ky thuâ t ươ c lươ ng nô lư c phâ n mê m Dư a va o mô hi nh toa n ho c: SLIM, COCOMO, SEER Dư a va o kiê n thư c chuyên gia va tâ p luâ t Ca c ky thuâ t ho c va suy luâ n Dư a trên ti nh đô ng cu a dư a n Dư a trên hô i quy Hô n hơ p Hi nh 2. Phân loa i ca c ky thuâ t ước lượng nô lư c pha t triê n phâ n mê m

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 4 2.3. Ca c phương pha p ước lượng nô lư c dư a trên phương ti nh toa n ho c 2.3.1. Mô hi nh ươ c lượng giá câ u thành COCOMO 2.3.1.1. Ca c phương thư c pha t triê n phâ n mê m trong mô hi nh COCOMO COCOMO phân biệt ba phương thức phát triển dự án phâ n mê m là organic, semidetached và embedded. - Trong phương thức organic, như ng dự án tương đô i nho và đơn gia n được phát triển bơ i như ng đội nho trong như ng môi trường quen thuộc vơ i như ng yêu câ u không quá cứng nhă c và co thể linh động thay đô i, do đo việc phát triển co thể được hô trợ bơ i các dự án đã phát triển trươ c đo. - semi-detached: cho như ng dự án co mức độ trung bi nh vê ki ch cơ và độ phức tạp được phát triển bơ i đội phát triển co tri nh độ khác nhau vơ i như ng ràng buộc mạnh me hơn so vơ i organic. Tuy nhiên vâ n co một sô linh động, tức là dự án vâ n co thể được hô trợ tư như ng dự án đã làm trươ c đây nhưng ơ mức độ i t - embedded: cho như ng dự án co như ng ràng buộc chă t che vê phâ n cứng, phâ n mê m, và thi hành, Dự án pha i được phát triển tư đâ u và không được sự hô trợ tư dư liệu cu a các dự án trong quá khứ. 2.3.1.2. Mô hi nh COCOMO cơ sơ 2.3.1.3. Mô hi nh COCOMO trung câ p 2.3.1.4. Mô hi nh COCOMO nâng cao 2.3.1.5. Mô hi nh COCOMO II Khi công nghệ phâ n mê m thay đô i, Boehm tiê p tục phát triển mô hi nh COCOMO và COCOMO II ra đời. COCOMO II cho phe p sử dụng sô do ng mã và điểm chức năng như các tham sô tham chiê u để ti nh toán ki ch thươ c cu a dự án. Co ba biê n thể cu a mô hi nh COCOMO II là Applications Composition, Early Design và Post Architecture. Đê tài này tâ p trung vào mô hi nh COCOMO II. Các bươ c ươ c lượng nô lực sử dụng mô hi nh COCOMO II gô m co : 1. Xác định ki ch thươ c dự án qua tô ng điểm chức năng cu a tâ t ca các thành phâ n và quy đô i sang nghi n do ng lệnh (KLOC) ứng vơ i ngôn ngư triển khai: Size 2. Xác định các yê u tô điê u chi nh chi phi cu a mô hi nh COCOMO II: EM Co 17 yê u tô liên quan đê n việc điê u chi nh chi phi cu a dự án sử dụng mô hi nh COCOMO II như được cho trong Ba ng 1. EM được xác định là ti ch các điểm sô cu a 17 nhân tô này. Ca c yê u tố Ba ng 1. Ca c yê u tố hiê u chi nh chi phi cu a mô hi nh COCOMO II Mư c a nh hươ ng Rất thấp Thấp Bi nh thươ ng Cao Rất cao Đă c biê t cao

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 5 Sa n phâ m Độ ô n định cu a phâ n mê m (RELY) Ki ch thươ c cu a cơ sơ dư liệu ứng dụng (DATA) Độ phức tạp cu a sa n phâ m (CPLX) Kha năng sử dụng lại(ruse) Sự phu hợp cu a tài liệu vơ i các nhu câ u vo ng đời sa n phâ m (DOCU) Phâ n cư ng Ràng buộc hiệu năng thời gian thực (TIME) Ràng buộc Sự bâ t tiện râ t thâ p Sự bâ t tiện thâ p, như ng khuyê t tâ t dê sửa chư a Ki ch thươ c cơ sơ dư liệu / sô do ng lệnh < 10 Sự bâ t tiện trung bi nh, như ng khuyê t tâ t dê sửa chư a 10 đê n dươ i 100 Co kha năng gây tô n thâ t lơ n Tư 100 đê n dươ i 1000 Sự tô n thâ t và các nguy cơ ru i ro râ t cao Tư 1000 trơ lên Râ t thâ p Thâ p Bi nh thường Cao Râ t cao Đă c biệt cao Nhiê u nhu câ u vê vo ng đời sa n phâ m không được mô ta Không dụng lại sử Một sô nhu câ u vê vo ng đời sa n phâ m không được mô ta bộ nhơ chi nh (STOR) Ti nh biê n động cu a phâ n cứng (PVOL) Nhân lư c Kha năng phân ti ch (ACAP) Kha năng lâ p tri nh (PCAP) Sự thay thê nhân lực trong dự án 15% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm phân ti ch và thiê t kê 15% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm lâ p tri nh Thay 48% nhân lực trong đội dự Tô i thiểu mô i tháng phâ n cứng co thay đô i nho và tô i thiểu 12 tháng co thay đô i lơ n 35% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm phân ti ch và thiê t kê 35% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm lâ p tri nh Thay 24% nhân lực trong đội dự Sử dụng như một thành phâ n trong một ứng dụng độc lâ p khác Nhu câ u vê vo ng đời sa n phâ m được yêu câ u vơ i ki ch thươ c hợp ly Phâ n mê m chiê m dươ i 50% thời gian thực thi să n co mà phâ n cứng cung câ p Phâ n mê m sử dụng dươ i 50% bộ nhơ să n co Cứ 2 tuâ n phâ n cứng co thay đô i nho và sau 6 tháng co thay đô i lơ n 55% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm phân ti ch và thiê t kê 55% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm lâ p tri nh Thay 12% nhân lực trong đội dự Sử dụng cho nhiê u dự án cu a một công ty Nhu câ u vê vo ng đời sa n phâ m lơ n Phâ n mê m chiê m khoa ng 70% thời gian thực thi să n co mà phâ n cứng cung câ p Phâ n mê m sử dụng khoa ng 70% bộ nhơ să n co Cứ 1 tuâ n phâ n cứng co thay đô i nho và sau 2 tháng co thay đô i lơ n 75% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm phân ti ch và thiê t kê 75% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm lâ p tri nh Thay 6% nhân lực trong đội dự Sử dụng lại cho nhiê u công ty Nhu câ u vê vo ng đời sa n phâ m râ t lơ n Phâ n mê m chiê m khoa ng 85% thời gian thực thi să n co mà phâ n cứng cung câ p Phâ n mê m sử dụng khoa ng 85% bộ nhơ să n co Cứ 2 ngày phâ n cứng co thay đô i nho và sau 2 tuâ n co thay đô i lơ n 90% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm phân ti ch và thiê t kê 90% thành viên trong đội dự án co kinh nghiệm lâ p tri nh Thay 3% nhân lực trong đội dự Sử dụng lại cho nhiê u sa n phâ m thương mại cu a nhiê u công ty Phâ n mê m chiê m khoa ng 95% thời gian thực thi să n co mà phâ n cứng cung câ p Phâ n mê m sử dụng khoa ng 95% bộ nhơ să n co

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 6 (PCON) án mô i năm án mô i năm án mô i năm án mô i năm án mô i năm Kinh nghiệm Kinh nghiệm Kinh nghiệm Kinh nghiệm Kinh nghiệm Kinh nghiệm xây dựng phát triển phát triển phát triển phát triển phát triển ứng dụng ứng dụng ứng dụng ứng dụng ứng dụng ứng dụng (APEX) tương tự cu a tương tự cu a tương tự cu a tương tự cu a tương tự cu a đội dự án đội dự án đội dự án đội dự án đội dự án dươ i 2 tháng khoa ng 6 khoa ng 1 khoa ng 3 khoa ng 6 Kinh nghiệm sử dụng phâ n cứng (PLEX) Kinh nghiệm vê ngôn ngư lâ p tri nh và công cụ (LTEX) Dư a n Sử dụng các công cụ phâ n mê m co să n (TOOL) Sự cộng tác để phát triển dự án ơ nhiê u vị tri khác nhau (SITE) Yêu câ u đô i vơ i lịch tri nh phát triển dự án (SCED) Kinh nghiệm sử dụng phâ n cứng mà dự án yêu câ u dươ i 2 tháng Kinh nghiệm sử dụng ngôn ngư lâ p tri nh mà dự án yêu câ u dươ i 2 tháng Chi sử dụng các công cụ sử đô i, viê t mã và gơ lô i Cộng toàn câ u tác Chi đạt 75% tô c độ so vơ i mức yêu câ u cu a lịch tri nh phát triển tháng Kinh nghiệm sử dụng phâ n cứng mà dự án yêu câ u khoa ng 6 tháng Kinh nghiệm sử dụng ngôn ngư lâ p tri nh mà dự án yêu câ u khoa ng 6 tháng Sử dụng thêm các công cụ ti ch hợp quy mô nho, công cụ hô trợ backend, frontend đơn gia n Cộng tác nhiê u công ty và nhiê u thành phô Chi đạt 85% tô c độ so vơ i mức yêu câ u cu a lịch tri nh phát triển năm Kinh nghiệm sử dụng phâ n cứng mà dự án yêu câ u khoa ng 1 năm Kinh nghiệm sử dụng ngôn ngư lâ p tri nh mà dự án yêu câ u khoa ng 1 năm Sử dụng thêm các công cụ ti ch hợp quy mô trung bi nh, công cụ qua n ly vo ng đời sa n phâ m cơ ba n Cộng tác nhiê u công ty hoă c nhiê u thành phô Đạt 100% tô c độ so vơ i mức yêu câ u cu a lịch tri nh phát triển Điểm cu a mô i thành phâ n được cho trong Ba ng 2. năm Kinh nghiệm sử dụng phâ n cứng mà dự án yêu câ u khoa ng 3 năm Kinh nghiệm sử dụng ngôn ngư lâ p tri nh mà dự án yêu câ u khoa ng 3 năm Sử dụng thêm các công cụ ti ch hợp quy mô trung bi nh, công cụ qua n ly vo ng đời sa n phâ m bê n vư ng, đa ti nh năng Cộng tác trong cu ng khu vực thành phô Đạt 130% tô c độ so vơ i mức yêu câ u cu a lịch tri nh phát triển năm Kinh nghiệm sử dụng phâ n cứng mà dự án yêu câ u khoa ng 6 năm Kinh nghiệm sử dụng ngôn ngư lâ p tri nh mà dự án yêu câ u khoa ng 6 năm Sử dụng các công cụ ti ch hợp quy mô lơ n, vơ i nhiê u quy tri nh, phương pháp, tái sử dụng, công cụ qua n ly vo ng đời sa n phâ m ti ch cực, bê n vư ng, đa ti nh năng Cộng tác trong cu ng to a nhà Đạt 160% tô c độ so vơ i mức yêu câ u cu a lịch tri nh phát triển Ba ng 2. Thang điê m ca c yê u tố hiê u chi nh chi phi mô hi nh COCOMO II Cộng tác trong chi nh đội phát triển ơ nơi làm việc Ca c yê u tố Ký hiê u Rất thấp Thấp Bi nh thươ ng Cao Rất cao Cư c kỳ cao RELY EM1 0.82 0.92 1.00 1.10 1.26 DATA EM2 0.90 1.00 1.14 1.28 CPLX EM3 0.73 0.87 1.00 1.17 1.34 1.74 RUSE EM4 0.95 1.00 1.07 1.15 1.24 DOCU EM5 0.81 0.91 1.00 1.11 1.23

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 7 TIME EM6 1.00 1.11 1.29 1.63 STOR EM7 1.00 1.05 1.17 1.46 PVOL EM8 0.87 1.00 1.15 1.30 ACAP EM9 1.42 1.19 1.00 0.85 0.71 PCAP EM10 1.34 1.15 1.00 0.88 0.76 PCON EM11 1.29 1.12 1.00 0.90 0.81 APEX EM12 1.22 1.10 1.00 0.88 0.81 PLEX EM13 1.19 1.09 1.00 0.91 0.85 LTEX EM14 1.20 1.09 1.00 0.91 0.84 TOOL EM15 1.17 1.09 1.00 0.90 0.78 SITE EM16 1.22 1.09 1.00 0.93 0.86 0.80 SCED EM17 1.43 1.14 1.00 1.00 1.00 3. Ti nh điểm các nhân tô a nh hươ ng đê n quy mô cu a dự án: SF Co năm nhân tô chi nh a nh hươ ng đê n quy mô dự án: Ti nh tương tự vơ i dự án đã phát triển (PREC) Ti nh linh hoạt trong phát triển (FLEX) Mức độ ti mi trong thiê t kê và kê hoạch dự tru ru i ro (RESL) Ti nh gă n kê t trong đội ngu phát triển (TEAM) Năng lực sa n xuâ t cu a doanh nghiệp phâ m mê m (PMAT) Điểm cu a mô i nhân tô a nh hươ ng đê n quy mô dự án được cho trong Ba ng 3. Giá trị SF là ti ch điểm sô cu a ca năm nhân tô này. Ba ng 3. Thang điê m ca c nhân tố a nh hươ ng đê n quy mô dư a n Nhân tố Ký hiê u Rất thấp Thấp Bi nh thươ ng Cao Rất cao Đă c biê t cao PREC SF1 6.20 4.96 3.72 2.48 1.24 0.00 FLEX SF2 5.07 4.05 3.04 2.03 1.01 0.00 RESL SF3 7.07 5.65 4.24 2.83 1.41 0.00 TEAM SF4 5.48 4.38 3.29 2.19 1.10 0.00 PMAT SF5 7.80 6.24 4.68 3.12 1.56 0.00 4. Ti nh toán nô lực và thời gian hoàn thành cu a dự án: - Nô lực được ti nh theo đơn vị ngươ i-tha ng theo công thức sau: Eff = A Size B + 0.01 SF EM - Thời gian phát triển được ti nh theo đơn vị tha ng theo công thức sau:

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 8 D + 0.002 SF TDEV = C Eff trong đo : A = 2.94, B = 0.91, C = 3.67 và D = 0.28 - Tư đo ti nh được sô người trung tri nh mà đội phát triển câ n: NumPeople = Eff / TDEV Mă c du COCOMO II là một mô hi nh ươ c lượng nô lực hiệu qua nhưng như ng hệ sô trong công thức ươ c lượng Eff và TDEV được tri nh bày ơ trên được suy ra tư một sô dự án sử dụng phương pháp hô i quy nên chúng vâ n chưa được tô i ưu. Do đo, đê ta i na y hươ ng đê n sư du ng ca c thuâ t toa n lâ y ca m hư ng từ tư nhiên đê tô i ưu bô n tham sô A, B, C va D trong phương tri nh ươ c lươ ng na y. 2.3.2. Phương pháp điểm chức năng Các bươ c ươ c lượng nô lực sử dụng mô hi nh điểm chức năng như sau: 1. Xác định sô lượng điểm chức năng thô: UFPs UFP = tô ng điê m sô cu a đô phư c ta p 2. Đánh giá độ phức tạp cu a kỹ thuâ t cu a hệ thô ng: TCF Ti nh độ phức tạp kỹ thuâ t theo công thức: TCF = 0.65 + 0.01 (tô ng điê m cu a 14 yê u tô ky thuâ t) 3. Ti nh tô ng điểm chức năng cuô i cu ng: FPs = UFPs TCF 2.3.3. Kê t hợp COCOMO II và điểm chức năng để ươ c lượng nô lực 2.4. Phương pha p ước lượng nô lư c cho quy tri nh phâ n mê m Agile 2.4.1. Quy tri nh phát triển phâ n mê m Agile 2.4.1.1. Các nguyên tă c cu a quy tri nh Agile 2.4.1.2. Các đă c trưng cu a quy tri nh Agile 2.4.2. Phương pháp ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng các nhân tô cu a một mô hi nh ươ c lượng nô lực và thời gian phát triển cho một dự án phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile được đê xuâ t bơ i Zia và các cộng sự. Tuy nhiên pháp sử dụng hô i quy tuyê n ti nh để ươ c lượng nô lực tư các yê u tô a nh hươ ng đê n thời gian sa n xuâ t phâ n mê m trong mô hi nh này vâ n chưa cho ra kê t qua tô i ưu. Vi vâ y, nghiên cứu này chúng tôi se đê xuâ t một công thức để ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile dựa trên các yê u tô đâ u vào. Như ng nội dung này se được tri nh bày trong chương 3. Trong phâ n này chúng tôi giơ i thiệu các yê u tô a nh hươ ng và các bươ c thực hiện ươ c lượng sử dụng mô hi nh ươ c lượng nô lực được Zia đê xuâ t.

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 9 2.4.2.1. Ca c yê u tô đâ u va o cu a mô hi nh ươ c lươ ng Để phục vụ cho quá tri nh ươ c lượng nô lực cho một sa n phâ m phâ n mê m phát triển theo mô hi nh Agile câ n pha i co các yê u tô sau: - Các user stories cu a dự án. - Vơ i mô i user story câ n pha i xác định điểm chức năng cu a no. Để xác định điểm chức năng cu a mô i user story câ n pha i xác định được ki ch thươ c cu a user story và độ phức tạp cu a no. - Xác định vâ n tô c thực hiện cu a nho m phát triển sa n phâ m: o Xác định vâ n tô c cơ sơ cu a nho m phát triển bằng cách ti nh trung bi nh co bao nhiêu product backlog (hiểu đơn gia n là chức năng được yêu câ u hay user story) đã hoàn thành trong một khoa ng thời gian xác định (Sprint) cho các dự án tương tự trươ c đo. Nê u chưa co vâ n tô c này thi lâ y giá trị trung bi nh cu a tâ t ca dự án mà cách thành viên trong nho m đã phát triển. o Xác định ti nh châ t các nhân tô thường xuyên xuâ t hiện làm a nh hươ ng đê n tô c độ phát triển cu a toàn nho m phát triển: thành phâ n cu a nho m phát triển (đã chọn đúng người vơ i các kỹ năng phu hợp câ n cho dự án hay chưa), quy tri nh phát triển sa n phâ m, các nhân tô a nh hươ ng đê n môi trường làm việc cu a nho m, ti nh gă n kê t cu a nho m phát triển. o Xác định ti nh châ t các nhân tô a nh hươ ng đê n năng suâ t cu a mô i thành viên trong nho m phát triển: thay đô i thành viên trong nho m (thêm, bơ t thành viên, thay đô i vai tro và trách nhiệm cu a các thành viên), yêu câ u pha i nghiên cứu và sử dụng công cụ mơ i cho dự án, các lô i trong phâ n mê m cu a bên thứ ba, các thành viên trong nho m pha i đa m nhâ n nhiê u dự án cu ng lúc, các vâ n đê cá nhân cu a các thành viên trong nho m, pha n hô i tư khách hàng cho các thă c mă c cu a nho m phát triển, ti nh nhâ p nhằng trong yêu câ u cu a dự án, sự thay đô i trong đă c ta yêu câ u cu a sa n phâ m, thay đô i nơi làm việc cu a nho m phát triển. o Xác định vâ n tô c cuô i cu ng cu a nho m phát triển dươ i sự a nh hươ ng cu a các nhân tô trên. - Xác định lương trung bi nh hàng tháng cho toàn nho m phát triển - Xác định các chi phi bên ngoài lương cu a nho m phát triển. Ti nh ti lệ cu a no so vơ i chi phi dành cho tra lương hàng tháng cho nho m phát triển - Ti nh toán thời gian và chi phi cho toàn dự án o Dự đoán thời gian phát triển tư vâ n tô c và story point (đơn vị ngày): T o Xác định mức độ tin câ y đô i vơ i các ươ c lượng cu a các nhân tô theo đơn vị phâ n trăm: CL o Tư đo min và max cho thời gian phát triển được ti nh như sau:

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 10 (100 CL) min = [1 ] T 100 (100 CL) max = [1 + ] T 100 o Xác định sô ngày làm việc trung bi nh trong một tháng cu a nho m phát triển để quy đô i thời gian sang tháng. Tư đo ti nh chi phi cho toàn dự án dựa trên thời gian phát triển, lương trung bi nh hàng tháng và hệ sô tư lương và các nhân tô ngoài lương theo công thức: Cost = hê sô Lương hàng tha ng Sô tha ng o Xác định min và max cho chi phi theo công thức sau: 2.4.2.2. Xác đi nh story point cho dư a n (100 CL) min = [1 ] Cost 100 (100 CL) max = [1 + ] Cost 100 hê sô = 1 + ti trọng ca c yê u tô ngoa i lương. - Xác định điểm quy mô cho mô i user story cu a dự án sử dụng Ba ng 4. Ba ng 4. Điê m quy mô cho ca c user story Gia tri Mô ta - Ki ch thươ c story cực ky lơ n - Quá lơ n để ươ c lượng chi nh xác 5 - Co thể câ n đê n vài tháng để hoàn thành - Câ n pha i chia nho thành các story nho hơn - Co thể hi nh thành ca dự án mơ i tư story này - Ki ch thươ c story râ t lơ n 4 - Yêu câ u phát triển trong thời gian dài, co thể hơn một tuâ n làm việc - Nên chia thành các story nho hơn - Ki ch thươ c story vư a pha i 3 - Câ n tư 2 đê n 5 ngày để hoàn thành 2 - Câ n 1 đê n 2 ngày để hoàn thành - Ki ch thươ c story nho 1 - Chi câ n một vài giờ để hoàn thành - Xác định điểm độ phức tạp cho mô i user story. - Xác định story point cu a mô i user story theo công thức: ES = Đô phư c ta p Ki ch thươ c Để ti nh tô ng điểm story point SP cu a ca dự án thi lâ y tô ng điểm cu a tâ t ca story câ n pha i thực hiện cho toàn dự án.

Chương 2: Ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 11 2.4.2.3. Xác đi nh vâ n tô c cu a nho m pha t triê n Vâ n tô c cuô i cu ng cu a nho m phát triển được ti nh toán dựa vào công thức (16). V = V i FR DF (16) Vơ i FR là giá trị hệ sô gia m tô c thường xuyên, DF là giá trị độ lơ n cu a yê u tô biê n động. 2.4.2.4. Xác đi nh thơ i gian va chi phi dư a n Tư hai yê u tô đâ u vào là story point cu a toàn bộ dự án và vâ n tô c cu a đội ngu phát triển, Zia và các cộng sự đã sử dụng mô hi nh hô i quy tuyê n ti nh cu ng vơ i như ng dư liệu cu a các dự án lịch sử để ti nh toán ra thời gian phát triển T cu a toàn bộ dự án. Sau khi đã co được thời gian chúng ta co thể xác định được câ n dươ i và câ n trên câ n thiê t cho dự án. Cu ng như co thể ti nh toán được chi phi phát triển áp dụng các công thức và các yê u tô đã tri nh bày trong phâ n 2.4.2.1.

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 12 Chương 3. CÀI ĐẶT, THỬ NGHIỆM VÀ ĐA NH GIA KÊ T QUA Chương này tri nh bày các kê t qua phân ti ch và thiê t kê chương tri nh ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m, cu ng như ứng dụng cu a các thuâ t toán tô i ưu đã tri nh bày ơ chương 1 vào các mô hi nh ươ c lượng nô lực phâ n mê m cụ thể bao gô m các mô hi nh truyê n thô ng và một phương tri nh ươ c lượng nô lực mơ i do chúng tôi đê xuâ t cho các dự án sử dụng quy tri nh Agile. Các kê t qua thu được minh chứng cho ti nh hiệu qua cu a vệc áp dụng các thuâ t toán tô i ưu để nâng cao ti nh chi nh xác cu a kê t qua ươ c lượng. Trong chương này chúng tôi cu ng tri nh bày vê các bươ c phân ti ch và thiê t kê cho công cụ phâ n mê m mà chúng tôi đã xây dựng. 3.1. Đă t vấn đê Trong các mô hi nh ươ c lượng nô lực truyê n thô ng thi các mô hi nh dựa trên phương tri nh toán học nô i lên như một trong như ng phương pháp ươ c lượng hiệu qua dựa trên tâ p dư liệu cu a các dự án lịch sử và COCOMO II là một trong như ng mô hi nh như vâ y. Tuy nhiên mô hi nh này vâ n co các yê u điểm là no dựa trên bô n hằng sô cô định A= 2.94, B = 0.91, C = 3.67 và D = 0.28 cho các công thức ươ c lượng. Các hằng sô này được suy luâ n ra tư một tâ p cu a 93 dự án đã triển khai cu a NASA và không thay đô i khi áp dụng vào các dự án mơ i. Đây là một nhược điểm lơ n cu a mô hi nh này. Trong nghiên cứu này chúng tôi hươ ng đê n việc ca i tiê n mô hi nh này bằng cách sử dụng một thuâ t toán kê t hợp giư a ABC và dạy học để tô i ưu các tham sô cu a mô hi nh trên tâ p dư liệu dự án lịch sử. Tâ t nhiên quy tri nh tô i ưu để ti m ra các tham sô này co thể được thực hiện liên tục khi tâ p dư liệu lịch sử bị thay đô i bằng cách thêm vào nhiê u dự án mơ i. Khi đo chi câ n thực hiện thuâ t toán thi no se cho ra một bộ giá trị tham sô tô i ưu mơ i. Để ứng pho vơ i ti nh hay thay đô i trong yêu câ u phâ n mê m, các phương pháp phát triển phâ n mê m linh hoạt Agile được sử dụng vi như ng ưu điểm vượt trội cu a no như ti nh lă p và gia tăng, thời gian chuyển giao nhanh, gia m thiểu ru i ro, và cho phe p các tô chức thi ch ứng nhanh vơ i như ng thay đô i yêu câ u trong quá tri nh phát triển. Tư đo làm phát sinh vâ n đê làm thê nào để ươ c lượng nô lực cho các dự án sử dụng quy tri nh phát triển mơ i này. Sô do ng mã nguô n trong phâ n mê m là nhân tô chi nh được sử dụng cho các mô hi nh truyê n thô ng nhưng trong Agile thi lại sử dụng các user story làm nhân tô chi nh. Bơ i vâ y, điểm chức năng story point trơ thành một phe p đo để xác định ki ch thươ c cu a dự án cu ng như độ kho mô i mô i chức năng trong đă c ta yêu câ u. Ngoài story point thi vâ n tô c cu a nho m phát triển dự án cu ng là một yê u tô a nh hươ ng đê n nô lực. Dựa vào story point và vâ n tô c chúng ta co thể tạo một công thức để ươ c lượng nô lực cho một dự án phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile. Nghiên cứu này tâ p trung vào việc đê xuâ t một công thức ươ c lượng như vâ y và các tham sô trong công thức se được tô i ưu bằng cách sử dụng một thuâ t toán lai giư a tô i ưu bâ y đàn và đàn ong nhân tạo. Hiệu qua cu a các phương pháp đê xuâ t se được tri nh bày trong chương này.

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 13 3.2. Các tiêu chuâ n đa nh gia kê t qua ước lượng nô lư c - Độ lơ n trung bi nh cu a lô i tương đô i (Mean Magnitude of Relative Error MMRE) - Độ lơ n trung vị cu a lô i tương đô i (Median Magnitude of Relative Error MdMRE) - Độ chi nh xác ơ mức N (PRED(N)) MMRE = 1 L MRE L i=1 i (17) trong đo L là tô ng sô dựa án, i là chi sô cu a một dự án trong tâ p L dự án và MRE là độ lơ n cu a lô i tương đô i được diê n ta như công thức (18). MRE i = A ip i A i (18) vơ i Ai và Pi lâ n lượt là giá trị nô lực thực sự và giá trị nô lực được dự đoán cu a dư liệu thứ i trong tâ p dư liệu dự án sử dụng một mô hi nh ươ c lượng nào đo. PRED(N) = 100 {1 nếu MRE i L 100 L i=1 (19) 0 nếu ngược lai Hệ sô tương quan bi nh phương (R 2 ) được ti nh toán như công thức (20) cu ng là một phe p đo ti nh tô t cu a mô hi nh ươ c lượng phâ n mê m. Giá trị cu a R 2 càng cao thi kê t qua ươ c lượng càng chi nh xác. R 2 = 1 L i=1 (A ip i ) 2 L i=1(a i A mean ) 2 ơ đây Amean là giá trị trung bi nh cu a nô lực thực sự. Shepperd và MacDonell đã đê xuâ t một phe p đo gọi là sô dư tuyệt đô i trung bi nh (mean absolute residual MAR) như được cho trong công thức (21). MAR = L i=1 A ip i L 3.3. Tối ưu tham số mô hi nh COCOMO bằng thuâ t toa n TLABC 3.3.1. Hàm thích nghi Để đánh giá châ t lượng cu a mô i nguô n thức ăn (lời gia i) ti m được chúng ta câ n sử co một hàm thi ch nghi. Trong phâ n này chúng tôi se áp dụng thuâ t toán lai giư a thuâ t toán đàn ong nhân tạo và thuâ t toán dạy học để tô i ưu bô n giá trị tham sô A, B, C, và D cu a mô hi nh ươ c lượng COCOMO II. Tư các công thức ươ c lượng nô lực cu a mô hi nh COCOMO II, chúng ta nhâ n thâ y hai tham sô A và B nằm trong công thức liên quan đê n nô lực, hai tham sô co n lại nằm trong công thức liên quan đê n giá trị thời gian co mô i liên hệ vơ i nô lực. Vi vâ y, chúng tôi xây dựng một hàm thi ch nghi như công thức (22) là sự kê t hợp cu a ca nô lực và thời gian để đánh giá ti nh tô t cu a mô i lời gia i thu được (bộ 4 tham sô A, B, C và D) trong quá tri nh ti m kiê m lời gia i. N (20) (21)

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 14 f = 100 L L [ AE ipe i + AT ipt i i=1 ] (22) AE i AT i trong đo : L là tô ng sô dự án được sử dụng trong tâ p huâ n luyện, AEi và PEi lâ n lượt là giá trị nô lực thực sự và giá trị nô lực được ươ c lượng cu a dự án thứ i trong tâ p huâ n luyện, ATi và PTi lâ n lượt là giá trị thời gian thực sự và giá trị thời gian được ươ c lượng cu a dự án thứ i. 3.3.2. Kê t qua thực nghiệm Ba ng 5. Kê t qua ước lượng nô lư c sử du ng thuâ t toa n ABC, TLABC, COCOMO II Tiêu chi Nô lư c Thơ i gian ABC TLABC COCOMO II ABC TLABC COCOMO II đa nh gia (%) (%) (%) (%) (%) (%) MMRE 21.68 21.57 27.50 8.66 8.29 14.71 PRED(10) 42.86 42.86 17.86 64.29 71.43 17.86 PRED(20) 62.29 64.29 50.00 96.43 96.43 50.00 PRED(30) 75.00 78.57 67.86 99.10 100 67.86 PRED(40) 82.14 82.14 82.14 100 100 82.14 Tư Ba ng 5. chúng ta nhâ n thâ y rằng kê t qua ươ c lượng nô lực cu a mô hi nh COCOMO II vơ i các tham sô đã được tô i ưu tô t hơn nhiê u so vơ i mô hi nh ban đâ u vê ca độ chi nh xác cu a nô lực và thời gian. Cụ thể, giá trị MMRE đã gia m khoa ng 6% khi các tham sô cu a mô hi nh được tô i ưu bơ i thuâ t toán ABC và TLABC. Chúng ta cu ng thâ y rằng kê t qua sử dụng thuâ t toán TLABC là tô t hơn kê t qua cu a ABC. Điê u này được nhâ n thâ y ro nhâ t trên tiêu chi đánh giá PRED(10) đô i vơ i thời gian. 3.4. Phương tri nh toa n ho c mới cho ba i toa n ước lượng nô lư c pha t triê n cho ca c phâ n mê m sử du ng quy tri nh Agile 3.4.1. Phương tri nh toán học đê xuâ t Dựa vào hai yê u tô đâ u vào đă c trưng cu a các phâ n mê m sử dụng quy tri nh Agile là vâ n tô c cu a nho m phát triển và tô ng điểm story point, chúng tôi đê xuâ t một công thức để ươ c lượng nô lực cho các phâ n mê m này như (23). Eff = A S P + C ln(s B V P ) + D ln(v) + E (23) trong đo : Eff giá trị nô lực được ươ c lượng trong đơn vị ngày, SP là giá trị cu a tô ng điểm story point, và V là vâ n tô c sau hiệu chi nh cu a nho m phát triển. Mục đi ch cu a chúng tôi là xác định các giá trị A, B, C, D và E để cho kê t qua ươ c lượng gâ n nhâ t vơ i kê t qua nô lực thực tê. Dựa vào tâ p dư liệu huâ n luyện và các thuâ t toán tô i ưu, chúng ta co thể xác định được các giá trị cho các tham sô này. Sau khi đã co giá trị cho bộ tham sô, vơ i một dự án mơ i, chúng ta chi câ n nhâ p Story point và vâ n tô c vào công thức (23) se co được kê t qua ươ c lượng. 3.4.2. Tìm tham sô tô i ưu cho công thức ươ c lượng Agile sử dụng thuâ t toán ABC-PSO

Chương 3: Ư ng du ng ca c thuâ t toa n tô i ưu va o ba i toa n ươ c lươ ng nô lư c pha t triê n phâ n mê m 15 3.4.2.1. Biê u diê n ca thê cu a thuâ t toa n va ha m thi ch nghi Trong nghiên cứu này, mô i cá thể được sử dụng trong thuâ t toán được biểu diê n như sau: Xi = {Ai, Bi, Ci, Di, Ei}. Sau khi thuâ t toán kê t thúc no se tra vê cá thể tô t nhâ t chứa các tham sô mà kê t qua ươ c lượng cu a công thức (23) gâ n nhâ t vơ i nô lực thực tê trên tâ p dư liệu huâ n luyện. Để đánh giá ti nh tô t cu a mô i cá thể trong suô t quá tri nh thực thi thuâ t toán, chúng ta sử dụng hàm thi ch nghi như công thức (24). f(x i ) = MMRE(X i ) + MAR(X i ) (24) trong đo : MMRE(Xi) và MAR(Xi) lâ n lượt là độ lơ n trung bi nh cu a lô i tương đô i và sô dư tuyệt đô i trung bi nh cu a cá thể Xi trên L dự án trong tâ p huâ n luyện. Trong nghiên cứu này chúng ta se sử dụng 21 dự án Agile trong nghiên cứu cu a Zia [31] để đánh giá ti nh hiệu qua cu a phương pháp đê xuâ t. 3.4.2.2. Kê t qua thư c nghiê m Ba ng 6. Kê t qua ước lượng cu a ca c thuâ t toa n tối ưu trên ca c tiêu chi đa nh gia Thuâ t toa n MMRE (%) MdMRE (%) PRED(8) (%) R 2 MAR ABC-PSO 5.69 3.33 66.67 0.9734 3.12 ABC 5.84 5.18 61.9 0.9732 3.15 PSO 6.69 7.14 61.9 0.9626 3.66 Hô i quy cu a Zia 7.19 7.14 57.14 0.9638 4 3.5. Phân tích chư c năng cu a chương tri nh Dựa trên như ng kê t qua ly thuyê t đã đạt được, chúng tôi tiê n hành xây dựng một phâ n mê m hô trợ ươ c lượng nô lực cho các dự án phâ n mê m sử dụng quy tri nh truyê n thô ng CoCoMo và quy tri nh Agile. Chương tri nh xây dựng co các chức năng cơ ba n sau: + Xem thông tin các dự án gô m ca CoCoMo và Agile, dự án đang triển khai và các dự án đã kê t thúc. + Ti m kiê m một dự án mơ i sử dụng các tiêu chi lọc kê t qua khác nhau. + Tạo mơ i dự án, thay đô i thông tin dự án hoă c xo a các dự án kho i cơ sơ dư liệu. + Ươ c lượng nô lực câ n co cu a dự án dựa trên các yê u tô đâ u vào. + Thiê t lâ p câ u hi nh tham sô cho các mô hi nh ươ c lượng nô lực một cách thu công. + Tô i ưu tự động các tham sô cu a mô hi nh ươ c lượng.thiê t kê chương tri nh

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 16 3.5.1. Biểu đô ca sử dụng (Use case) Hi nh 3. Biê u đô Ca sử du ng (Use case)

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 17 3.5.2. Biểu đô tuâ n tự và hoạt động Hi nh 4. Biê u đô phân rã chư c năng xem dư a n Hi nh 5. Biê u đô tuâ n tư cu a chư c năng ước lượng dư a n

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 18 3.5.3. Biểu đô lơ p Hi nh 6. Biê u đô hoa t động cu a chư c năng thiê t lâ p tham số mô hi nh ước lượng CostDriver Project 1 ScaleFactor 1 OtherExpense 1 AgileProject 1 1 1 CoCoMoProject 1 1 InternalLogicalFile 1 FunctionTechnique 1 1 1 1 1 * * ExternalInterfaceFile AgileTask * * * * ExternalInput ExternalQuery ExternalOutput Hi nh 7. Biê u đô lớp cu a hê thống ước lượng nô lư c

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 19 3.6. Một số hi nh a nh cu a hê thống ước lượng nô lư c Hi nh 8. Giao diê n chư c năng chi nh cu a phâ n mê m ước lượng nô lư c Hi nh 9. Giao diê n khi một dư a n đã kê t thúc

Chương 3: Ca i đă t, thư nghiê m va đa nh gia kê t qua 20 Hi nh 10. Giao diê n chư c năng ta o mới một dư a n COCOMO Hi nh 11. Giao diê n chư c năng thiê t lâ p cấu hi nh tham số

Kê t luâ n va hươ ng pha t triê n 21 1. Kê t luâ n KÊ T LUÂ N VÀ HƯƠ NG PHA T TRIÊ N Nghiên cứu này đã đạt được như ng kê t qua như sau: - Đê xuâ t một phương pháp phân loại mơ i cho các thuâ t toán lâ y ca m hứng tư tự nhiên và kha o sát tô ng quan các thuâ t toán hiện co cho mô i nguô n ca m hứng. Kê t qua này se mơ ra một hươ ng nghiên cứu mơ i cho việc tiê p tục đê xuâ t các thuâ t toán tô i ưu mơ i dựa trên tư tươ ng cu a mô i nguô n ca m hứng tư vâ t ly, ho a học, sinh học. - Chúng tôi đã đê xuâ t như ng hươ ng ca i tiê n hiệu qua cho thuâ t toán đàn ong nhân tạo và thuâ t toán tô i ưu bâ y đàn, hai thuâ t toán được sử dụng thường xuyên nhâ t trong lơ p các thuâ t toán metaheuristic. Như ng ca i tiê n này cu a chúng tôi đã được đăng trên các tạp chi quô c tê co uy ti n. Như ng hươ ng ca i tiê n mơ i này nâng cao độ hội tụ và châ t lượng cu a các lời gia i so vơ i thuâ t toán gô c khi thực nghiệm trên một bài toán tô i ưu nô lực phát triển phâ n mê m. - Chúng tôi cu ng đã giơ i thiệu tô ng quan hâ u hê t các mô hi nh ươ c lượng nô lực đã được nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ phâ n mê m tư các mô hi nh dựa trên các công thức toán học, tri thức chuyên gia đê n các phương pháp dựa trên học, suy luâ n và các phương pháp kê t hợp. Như ng kha o sát này đă t nê n mo ng cho như ng ca i tiê n tiê p theo cu a các mô hi nh ươ c lượng này cu ng như đo ng go p một nguô n tài liệu tham kha o cho các nghiên cứu trong cu ng lĩnh vực. - Chúng tôi đã áp dụng như ng thuâ t toán tô i ưu ca i tiê n để tô i ưu các tham sô trong công thức ươ c lượng cu a như ng mô hi nh dựa trên phương tri nh toán học như COCOMO II. Như ng mô hi nh này sau khi các giá trị tham sô được tô i ưu đã cho ra kê t qua chi nh xác hơn nhiê u so vơ i mô hi nh gô c. Điê u này cho thâ y ti nh hiệu qua và tiê m năng ứng dụng to lơ n cu a các thuâ t toán tô i ưu lâ y ca m hứng tư tự nhiên vào lơ p bài toán ươ c lượng nô lực phát triển phâ n mê m. - Quy tri nh phát triển phâ n mê m hiện đại đã dâ n chuyển sang sử dụng các phương pháp phát triển linh hoạt như Agile để gia m ru i ro trong quá tri nh xây dựng phâ n mê m. Điê u đo cu ng đă t ra đo i ho i câ n co một mô hi nh ươ c lượng nô lực mơ i. Chúng tôi đã sử dụng hai yê u tô đâ u vào câ n co cu a một quy tri nh Agile là tô ng điểm story point và vâ n tô c cu a đội ngu phát triển sa n phâ m để đê xuâ t một công thức mơ i ti nh toán thời gian để hoàn thành dự án. Các tham sô trong công thức đê xuâ t được xây dựng động dựa trên dư liệu cu a các dự án lịch sử và các thuâ t toán tô i ưu ca i tiê n. Như ng kê t qua đã tri nh bày cuô i chương ba cho thâ y như ng đê xuâ t cu a chúng tôi là hợp ly và co giá trị thực tiê n. - Dựa trên cơ sơ như ng kiê n thức đã ti m hiểu được trong quá tri nh thực hiện đê tài, chúng tôi cu ng đã xây dựng một công cụ để thực hiện ươ c lượng nô lực cho các dự án sử dụng mô hi nh ươ c lượng nô lực truyê n thô ng COCOMO II và mô hi nh ươ c lượng nô lực mơ i cho các quy tri nh Agile. Phâ n phân ti ch, thiê t kê chương tri nh cu ng như một sô hi nh a nh vê công cụ đã được tri nh bày cuô i chương 3.