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Faire une suggestion Affiner la rechercheEstimation des coûts de développement de logiciels par les arbres de décision flous / El Yassami Sanaa
Titre : Estimation des coĂ»ts de dĂ©veloppement de logiciels par les arbres de dĂ©cision flous Type de document : thèse Auteurs : El Yassami Sanaa, Auteur AnnĂ©e de publication : 2013 Langues : Français (fre) CatĂ©gories : Informatique Mots-clĂ©s : Estimation des coĂ»ts de logiciels, GĂ©nie logiciel, Logique floue, Arbre de dĂ©cision, Intelligence artificielle. Index. dĂ©cimale : Doct/204 RĂ©sumĂ© : L’objectif principal de notre projet de recherche est le développement et la validation des modèles intelligents pour estimer les coûts de développement de logiciels. Nos modèles sont basés sur les arbres de décision qui permettent un apprentissage inductif à partir des projets historiques, auxquels nous avons incorporé la logique floue pour permettre aux modèles la prise en compte des imprécisions inhérentes aux bases de projets logiciels historiques et aussi la gestion des incertitudes tout au long du processus d’estimation.
Dans notre démarche et dans un premier temps, nous avons conçu et validé empiriquement, deux modèles d’estimation des coûts basés sur les arbres de décision classiques. Nous avons utilisé deux algorithmes d’arbre de décision pour la construction des arbres de décision, l’algorithme ID3 et l’algorithme C4.5. Nous avons étudié empiriquement le choix des différents paramètres des modèles sur la précision des estimations générées. Les deux modèles étudiés ont été validés empiriquement en utilisant trois bases de projets historiques : COCOMO’81, Tukutuku et ISBSG. Une étude comparative des deux modèles a été menée en utilisant la précision des estimations et la complexité du modèle comme critères d’évaluation. Les résultats ont montré qu’aucune technique n’a pu prouver qu’elle performe mieux que l’autre dans toutes les situations ; La précision de la technique d’estimation par arbre de décision ID3 est meilleure que celle de la technique d’estimation par arbre de décision C4.5 pour les modèles bâtis sur les données COCOMO’81; par contraste, nous avons trouvé le contraire en utilisant les données Tukutuku et le référentiel ISBSG. En effet, la performance d’un modèle d’estimation dépend de la technique utilisée pour la mise au point du modèle et des caractéristiques de la base des projets logiciels à partir de laquelle le modèle a été élaboré.
Ensuite, nous nous sommes appuyés sur la logique floue et ses outils pour concevoir des modèles intégrés permettant de surmonter les limites des modèles issues de la logique classique inaptes à traiter les incertitudes et les imprécision des données. Nous avons développé trois modèles d’estimation des coûts de développement logiciel basés sur les arbres de décision flous, l’algorithme Fuzzy ID3, l’algorithme FID et l’algorithme Fuzzy C5. La validation de ces modèles a été réalisée en utilisant les projets historiques du COCOMO’81, de la base web Tukutuku et du référentiel ISBSG. La performance de nos modèles flous a été évaluée en termes de précision des estimations et de complexité du modèle. L’impact des différents paramètres des modèles sur la précision des estimations générées a été étudié. La validation de ces modèles a été menée sur les trois bases de données de projets historiques: COCOMO’81, Tukutuku et ISBSG. D’après les résultats obtenus, nous pouvons dire que les modèles d’estimation des coûts de développement de logiciels que nous avons mis en oeuvre sont susceptibles d’apporter une estimation fiable et précise des coûts. Nous avons ensuite mené une étude comparative entre les modèles basés sur les arbres de décision classiques et les modèles basés sur les arbres de décision flous. Les résultats de cette étude comparative avantagent les modèles flous sur les modèles classiques.
Estimation des coûts de développement de logiciels par les arbres de décision flous [thèse] / El Yassami Sanaa, Auteur . - 2013.
Langues : Français (fre)
CatĂ©gories : Informatique Mots-clĂ©s : Estimation des coĂ»ts de logiciels, GĂ©nie logiciel, Logique floue, Arbre de dĂ©cision, Intelligence artificielle. Index. dĂ©cimale : Doct/204 RĂ©sumĂ© : L’objectif principal de notre projet de recherche est le développement et la validation des modèles intelligents pour estimer les coûts de développement de logiciels. Nos modèles sont basés sur les arbres de décision qui permettent un apprentissage inductif à partir des projets historiques, auxquels nous avons incorporé la logique floue pour permettre aux modèles la prise en compte des imprécisions inhérentes aux bases de projets logiciels historiques et aussi la gestion des incertitudes tout au long du processus d’estimation.
Dans notre démarche et dans un premier temps, nous avons conçu et validé empiriquement, deux modèles d’estimation des coûts basés sur les arbres de décision classiques. Nous avons utilisé deux algorithmes d’arbre de décision pour la construction des arbres de décision, l’algorithme ID3 et l’algorithme C4.5. Nous avons étudié empiriquement le choix des différents paramètres des modèles sur la précision des estimations générées. Les deux modèles étudiés ont été validés empiriquement en utilisant trois bases de projets historiques : COCOMO’81, Tukutuku et ISBSG. Une étude comparative des deux modèles a été menée en utilisant la précision des estimations et la complexité du modèle comme critères d’évaluation. Les résultats ont montré qu’aucune technique n’a pu prouver qu’elle performe mieux que l’autre dans toutes les situations ; La précision de la technique d’estimation par arbre de décision ID3 est meilleure que celle de la technique d’estimation par arbre de décision C4.5 pour les modèles bâtis sur les données COCOMO’81; par contraste, nous avons trouvé le contraire en utilisant les données Tukutuku et le référentiel ISBSG. En effet, la performance d’un modèle d’estimation dépend de la technique utilisée pour la mise au point du modèle et des caractéristiques de la base des projets logiciels à partir de laquelle le modèle a été élaboré.
Ensuite, nous nous sommes appuyés sur la logique floue et ses outils pour concevoir des modèles intégrés permettant de surmonter les limites des modèles issues de la logique classique inaptes à traiter les incertitudes et les imprécision des données. Nous avons développé trois modèles d’estimation des coûts de développement logiciel basés sur les arbres de décision flous, l’algorithme Fuzzy ID3, l’algorithme FID et l’algorithme Fuzzy C5. La validation de ces modèles a été réalisée en utilisant les projets historiques du COCOMO’81, de la base web Tukutuku et du référentiel ISBSG. La performance de nos modèles flous a été évaluée en termes de précision des estimations et de complexité du modèle. L’impact des différents paramètres des modèles sur la précision des estimations générées a été étudié. La validation de ces modèles a été menée sur les trois bases de données de projets historiques: COCOMO’81, Tukutuku et ISBSG. D’après les résultats obtenus, nous pouvons dire que les modèles d’estimation des coûts de développement de logiciels que nous avons mis en oeuvre sont susceptibles d’apporter une estimation fiable et précise des coûts. Nous avons ensuite mené une étude comparative entre les modèles basés sur les arbres de décision classiques et les modèles basés sur les arbres de décision flous. Les résultats de cette étude comparative avantagent les modèles flous sur les modèles classiques.
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