Нечіткий модуль оцінки вартості ІТ-проєктів на основі функціональних точок

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробленню нечіткої моделі оцінювання вартості ІТ-проєкту на основі поєднання методу функціональних точок (IFPUG FPA) із нечітким виводом за алгоритмом Мамдані. У роботі проаналізовано предметну область оцінювання вартості програмного забезпечення, виконано порівняльний огляд класичних підходів (COCOMO, COCOMO II, метод Альбрехта, метод Патнема), обґрунтовано доцільність застосування нечіткої логіки для умов невизначеності початкових даних. Спроєктовано архітектуру нечіткої системи типу MISO з двома вхідними лінгвістичними змінними («розмір ПЗ у функціональних точках» і «коефіцієнт складності проєкту») та вихідною змінною «вартість». Сформовано базу з п'ятнадцяти правил типу «якщо–то», визначено параметри функцій належності та реалізовано всі етапи нечіткого виводу — фазифікацію, активацію правил, агрегування і дефазифікацію методом центру ваги — вручну, без використання Fuzzy Logic Toolbox, що забезпечує сумісність із MATLAB, Octave та середовищем Simulations4All. Проведено експериментальне дослідження адекватності моделі та аналіз її чутливості до зміни коефіцієнта складності.

The qualification thesis is devoted to the development of a fuzzy model for IT project cost estimation based on a combination of the IFPUG function point analysis method and the Mamdani fuzzy inference algorithm. The subject area of software cost estimation is analysed; classical approaches (COCOMO, COCOMO II, Albrecht's method, Putnam's method) are reviewed and the appropriateness of fuzzy logic for conditions of input data uncertainty is justified. A MISO-type fuzzy system architecture is designed with two input linguistic variables ("software size in function points" and "project complexity factor") and one output variable ("cost"). A rule base consisting of nine if-then rules is formed, membership function parameters are defined, and all stages of the fuzzy inference (fuzzification, rule activation, aggregation, and centre-of-gravity defuzzification) are implemented manually, without using the Fuzzy Logic Toolbox, which ensures compatibility with MATLAB, Octave, and the Simulations4All environment. An experimental study of the model's adequacy and a sensitivity analysis with respect to the complexity factor are carried out.