一种基于迭代历史数据的敏捷估算和计划方法

论文摘要

随着社会对软件需求的不断增加,软件规模和复杂度在逐渐增大。超出预期的时间和成本范围内完成的项目增多,某些项目甚至在投入了大量时间和精力之后中途被迫取消。不充分的项目估算问题是导致项目超出预期的重要原因之一。敏捷软件开发通过快速迭代,最先开发最重要的功能来减少不充分准确的估算带来的负面影响。然而,准确的估算作为项目范围确定、进度计划、人员安排、优先级处理等的基础,是必须的,对敏捷软件开发的估算进行研究仍是必要的。在估算领域,利用历史项目数据作为估算提供客观的参考的思想有着广泛的应用。在敏捷软件开发的典型估算方法中,例如计划扑克方法,没有对历史数据进行定义和整理分析,主要依赖于估算人员的主观判断,在某些情况下可能只能提供有限的估算准确性。另外,传统做法中,由于历史项目毕竟在某种程度上与当前项目环境存在差异,而且历史数据的反馈周期较长或其他一些因素可能导致数据的参考难度较大。本文利用敏捷软件开发快速迭代、多迭代的特点,通过搜集、整理和分析当前项目的历史迭代周期的数据,来逐个迭代地调整和提高估算准确性,从而为项目提供更准确的估算和计划。主要应用的方法包括模糊逻辑和一元线性回归模型。具体的发布计划和迭代计划中的故事／任务规模估算方法有所不同。基本思想如下：首先,应用模糊逻辑估算具体用户故事／任务的规模,规模尺度为很小(VS)、小(S)、中(M)、大(L)、和很大(VL)。其次,查询由历史数据汇总整理得出的相关规模表,得出具体规模对应的平均耗用时间。最后,统计规模相同的用户故事／任务的项数,并依次乘以对应平均耗用时间,再求和得到所有用户故事／任务需要的总耗用时间的估算值。另外,在使用故事点估算用户故事的第一个发布周期,使用一元线性回归拟合故事点和耗用时间,以更贴近实际地更新发布计划。本篇文章提出一种通过研究和分析历史迭代周期的数据来逐个迭代的调整估算和计划的准确性的敏捷估算和计划方法。使用模糊逻辑的粗略规模尺度作为主要的估算代理,取代通常使用的数值尺度的故事点,降低估算难度的同时,通过历史数据统计分析来提高估算准确度。另外,区别于某些估算方法例如PSP中对完成设计之后的实现阶段的对象利用模糊逻辑思想进行估算的方法,将模糊逻辑思想应用于敏捷软件开发中的计划阶段对描述用户需求的用户故事进行估算,有助于制定计划并且提高计划适应需求变化的能力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 图目录
• 表目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的意义和研究内容
• 1.3.1 论文的意义
• 1.3.2 论文的研究内容
• 1.4 论文的结构
• 1.5 本章小结
• 第二章 敏捷估算和计划
• 2.1 敏捷软件开发
• 2.1.1 敏捷软件宣言和原则
• 2.1.2 敏捷软件开发的工作方式
• 2.2 敏捷估算和计划
• 2.2.1 发布计划
• 2.2.2 迭代计划
• 2.2.3 计划扑克
• 2.3 本章小结
• 第三章 估算算法基础
• 3.1 回归分析
• 3.1.1 一元线性回归模型
• 3.1.2 基于回归分析的软件估算方法
• 3.2 基于代理的估算
• 3.2.1 模糊逻辑
• 3.2.2 故事点
• 3.2.3 代理的选择
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于历史迭代数据的估算与计划
• 4.1 基于迭代历史数据的发布估算和计划
• 4.1.1 第一次发布计划
• 4.1.2 发布过程数据整理和分析
• 4.1.3 基于历史数据的发布估算和计划
• 4.2 基于迭代历史数据的迭代估算和计划
• 4.2.1 第一次迭代估算和计划
• 4.2.2 迭代数据整理和分析
• 4.2.3 基于历史数据的迭代估算和计划
• 4.3 注意事项
• 4.4 用户故事/任务重估
• 4.5 进度跟踪
• 4.5.1 发布进度跟踪
• 4.5.2 迭代进度跟踪
• 4.6 本章小结
• 第五章 应用案例
• 5.1 实验背景
• 5.2 第一次发布计划
• 5.2.1 整理用户需求
• 5.2.2 确定发布目标
• 5.2.3 用户故事规模估算
• 5.2.4 发布范围和时间确定
• 5.3 第一次迭代
• 5.3.1 第一次迭代计划
• 5.3.2 第一次迭代结束
• 5.4 第二次迭代计划
• 5.5 第三次迭代计划
• 5.6 实验结果分析与总结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 论文小结
• 6.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 参与项目