A flexible effort estimator model based on ASO algorithm

Accurate estimation of required effort for software development plays an important role in the success of the software project. This is always a challenging issue due to the intangible nature of the software project. Therefore, a large category of researches have been performed to develop accurate tools to estimate the required efforts for software development. According to the presented papers in related works, the adoption of methods to identify the types of relationship between software project features and features affecting the required effort for software development have a significant impact on effort estimation accuracy increment. In addition, the effectiveness of various features on the software development effort estimation is different. So, the feature effectiveness determination is advantageous in increasing the effort estimation accuracy. This paper presents a new model consisting of sub-models for project features analyzing and it uses a new and accurate heuristic algorithm called Atom Search Optimization (ASO) Algorithm to configure tools and data modeling methods. The presented model in this article is designed in multiple layers and the sub-models are organized in separate layers. The organizations of sub-models are in such a way to increase performance of other layers and ultimately increase the final estimate accuracy. In accuracy evaluation of the proposed model, 3 data sets from real projects are used and the comparisons of the results with different methods are presented. Based on the results, the proposed model leads to significant improvement of final effort estimation accuracy

Uma Investigação sobre o Fenômeno da Estimativa de Esforço em Projetos de Big Data na Administração Pública Federal

Os avanços promovidos pela adoção em larga escala das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) em vários setores da sociedade possibilitaram a geração e armazenamento de uma grande quantidade de dados, que vêm aumentando com o passar dos anos em diversas fontes de informação. O termo Big Data foi criado para representar essa grande quantidade de dados, com variadas formas e dimensões, com o objetivo de gerar valor para o usuário de forma rápida. Devido ao seu alto poder de processamento e complexidade, um dos desafios do Big Data atualmente está relacionado à estimativa de esforço em softwares desenvolvidos nas empresas e organizações. No contexto da Administração Pública Federal, onde os órgãos estão submetidos a leis reguladoras, restringindo sua forma de estimativa, a métrica Análise de Pontos de Função (APF) é utilizada para medir o esforço nos contratos de projetos de software. No entanto, a métrica possui limitações e, por isso, não vem se mostrando adequada para este fim. Em projetos de Big Data, não apenas APF, mas também outros métodos de esforço não se mostram adequados para esse contexto. A partir do que foi exposto, este trabalho visa investigar o fenômeno da estimativa de esforço na literatura para propor um modelo mais adequado a projetos de Big Data. Para isso, foi realizado um estudo de caso numa empresa pública federal com o objetivo de analisar o seu processo de medição utilizando modelos com base em unidades de serviços técnicos (UST) e em requisitos não funcionais (SNAP), em complemento à APF. O resultado obtido no estudo mostrou a boa aplicação dos modelos SNAP e UST, com base na cobertura dos requisitos, granularidade das tarefas e tempo médio de medição. A avaliação do modelo de estimativa de esforço, obtido como resultado do estudo, foi realizada utilizando o algoritmo de classificação KNN (K Nearest Neighbor) e o resultado validou o que foi apresentado no trabalho