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浅谈软件项目估算技术

摘 要：由于软件产品自身的特殊性，导致软件项目的估算工作进行困难，估算结果准确性差。为了解决这一问题，产生了很多不同的软件项目估算技术，本文对各种估算技术的主要思想及其优缺点进行简单的阐述。尤其是对功能点估算技术，本文做了详细的介绍，并通过实例加以说明其应用方法。

关键词：规模估算;成本估算;实例应用

中图分类号：

软件项目的估算历来是比较复杂的事，因为软件本身的复杂性、历史经验的缺乏、估算工具缺乏以及一些人为错误，导致软件项目的估算往往和实际情况相差甚远。因此，估算错误已被列入软件项目失败的四大原因之一。由此，也证明了正确对软件项目进行估算是何等重要。

在软件项目管理中，估算就是对项目将持续多长时间或花费多少成本的预测。所以说，估算正是一种对未来的预测。从这里也看以看出估算的重点就在“工作量估算”或“成本估算”，而在对这两者进行估算的过程中大多数情况下都少不了“软件规模”这个条件，所以本文将软件估算分为两种类型，第一个种是软件项目规模的估算，第二种是将估算得出的规模转换为工作量的估算或成本的估算。目前使用比较广泛的规模估算技术，如：代码行估算技术、功能点估算技术;而使用比较广泛的成本估算技术，如：COCOMO算法模型估算技术。

除了上述所列举的几种技术外，还有几种估算技术既可以用于估算规模，也可直接应用与估算工作量或估算成本，如：Delphi估算法、类比估算技术、PERT估算技术。这几种估算技术不似前面所列的技术，比较有针对行，且有具体的计算过程、计算公式。这几种技术只是一种思想，依据某个选定的科目进行估算。下面本文将简单介绍上述提到的几种估算技术，并通过具体的实例重点阐述功能点估算技术。

1 估算技术简介

代码行估算技术。代码行(LOC)指所有的可执行的源代码行数，包括可交付的工作控制语言(JCL：Job Control Language)语句、数据定义、数据类型声明、等价声明、输入/输出格式声明等[1]。代码行估算技术主要是估算软件的规模，即通过该技术估算待研发软件项目有多少行代码。一般为了方便表示，使用较大的单位千代码行(KLOC)来表示待研发软件项目的规模大小。这种方法比较适用于有经验积累和开发模式稳定的公司。如果是新成立公司，使用这种估算技术则会存在很大误差，加大项目失败的风险。

功能点估算技术。功能点法是一种经过实践验证的方法，但应用成本很高，估算的工作量投入也较大。功能点估算技术最终结果是规模，仍然需要知道项目的生产率数据才能得出实际的工作量。功能点估算技术将系统功能分为输入、输出、查询、外部文件和内部文件5种类型。其中，输入是一个数据跨越系统边界，从外部到内部的基本数据处理过程。数据的来源可以是人机输入界面/接口，或是另一个应用系统;输出是一个衍生数据跨越系统边界，从内部到外部的基本数据处理过程。这些输出的数据可能会产生报表，或发到其他外部系统的输出文件;查询是一个不包含衍生数据和数据维护的基本数据处理过程，包括输入和输出两部分;内部文件存在于系统边界之内，用户可识别的一组逻辑上相互关联的数据;外部文件存在于系统边界之外，用户可识别的一组逻辑上相互关联的数据。使用功能点估算技术估算的大概步骤为：

(1)通过需求分析将系统功能按照上述5种类型进行分类。

(2)分析每个功能项的复杂程度，大致分为一般、简单、复杂三种类型，每一种类型都对应一个权重值，具体如表1。

(3)根据每个功能项的复杂权重值，求出功能项的加权和，即为未调整功能点数(UFC)。

(4)分析该系统的技术复杂度，功能点估算将与系统相关的技术影响因素分为14组(用Ai表示)，每个分为6个级别，权重分别从0至5。根据分析结果及公式计算技术复杂度因子(TCF)，即TCF=(SUM(Ai))。

(5)将UFC与TCF相乘即为功能点数。

COCOMO算法模型。Cocomo模像是一个分层次的系列软件成本估算模型，包括基本模型、中级模型和详细模型3个子模型。3个模型采用同一个计算公式，即E=asb×EAF[2]。其中，E是以人月为单位的工作量;S是以KLOC为单位的程序规模;EAF是一个工作量调整因子，在基本模型中该项值为1，中级模型和详细模型中根据成本驱动因素确定;a和b是随开发模式而变化的因子，这里开发模式被分为3中类型，即有机式、半分离式和嵌入式。

Cocomo算法模型是一种精确易用的估算方法，如果项目没有足够多的历史数据，会使得各调整因子和系数很难确定，进而使得估算比较困难。但是一旦项目建立起这种模型，则通过Cocomo模型得出的项目工作量和项目周期具有更高的准确度。

Delphi估算技术。Delphi估算技术又被成为专家估算技术，它是由一个被认为是该任务专家的人来进行估算，且估算过程很大一部分是基于不清晰，不可重复的推理过程，也就是直觉。所以该技术中专家“专”的程度及对项目的理解程度是该技术的重点，也是难点，它的好坏直接影响估算结果的准确程度。

Delphi估算技术估算过程并不像功能点估算技术或COCOMO算法模型那样，有明确的计算方法或计算公式。它是将待估算的项目的相关信息发给专家，专家估算后由专门的负责人进行汇总，然后再发给专家估算，反复几次后得到一个估算结果，可见只是一种思想，所以它除了用来估算规模，也可以用来估算成本、风险等，即对选定的某个科目进行估算。

类比估算技术。“类比估算”，顾名思义是通过同以往类似项目(如应用领域、环境和复杂程度等)相比较得出估算结果。类比估算技术是一种粗略的估算方法，它估算结果的精确度取决于历史项目数据的完整性和准确度。类比估算技术与Delphi估算技术类似，它的用途不仅仅用在规模估算上，也可以估算成本、工作量等。 PERT估算技术。PERT估算技术，又称为计划评审估算技术，它对需要估算的科目(如规模、成本、工期等)按三种不同情况估算：一个乐观估算结果，一个最可能估算结果，一个悲观估算结果。再通过这三个结果计算得到一个期望规模和标准偏差。这种估算技术可以用于估算规模，同样也可以用于估算工期，相比较来说PERT技术估算的结果比类比估算技术的结果要更准确。

2 功能点估算技术应用实例

假设某员工管理系统，经过需求分析得知，该系统所包含功能如下：

(1)员工信息维护：添加员工、修改员工信息、查询员工信息;

(2)部门信息维护：添加部门、修改部门信息;

(3)工资统计：统计员工年薪，并打印输出。

其中，在该系统中添加一个员工资料，会使用到员工的基本信息：员工ID(标签控件)、姓名、性别、年龄、婚否、部门ID;教育情况：学校名称、所学专业、学历。对部门的维护会使用到部门的信息：部门ID(标签控件)、部门名称。员工工资信息由另外一个财务系统提供，工资表信息有员工的基本信息：员工ID(标签控件)、姓名、部门名称;工资信息：工资级别、工资金额。

根据功能点估算技术估算步骤，首先计算未调整功能点数，即各种类型功能项的加权和，分析该系统6个功能项所属类型及其复杂权重值如表2：

假设该项目的14个技术复杂度因子均为“有一定影响”，即权重值均为2，则该项目功能点数为：FP=45×(×14×2)=。如果知道该项目使用何种语言，可以将功能点数转换为代码行数。

3 结语

本文对目前比较流行的几种软件项目估算技术做了简单介绍。重点讲述了功能点估算技术，并通过一个实例演示了功能点估算技术的应用方法。通过本文描述可以看出每种项目估算技术都有其自己的优缺点，如果想要得到比较准确的估算结果，不能仅靠一种估算技术，而应该综合运用各种估算技术，才能得到比较全面的信息和比较准确的结果。目前，也有一些基于这些估算技术的思想的自动化估算工具产生，相信通过不断的发展，将解决软件项目成本估算难的问题。

参考文献：

[1]朱少民.软件项目管理[M].北京：清华大学出版社，2009-11.

[2]覃征等.软件项目管理[M].北京：清华大学出版社，2004.

[3]李明树，何梅，杨达，舒风笛，王青.软件成本估算方法及应用[J].Journal of Software，， ， April 2007，775-795.

[4]The David Consulting Group ，Function Point Counting Practices Manual Release ，January 2005，

[5]刘谦.软件项目估算方法在敏捷开发中的实践.中国管理网，2010-06-18.

作者简介：王颖，女，研究生，软件工程专业;江文焱，男，研究生，软件工程专业。

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软件工程毕业论文提纲范文

拟写论文提纲是论文写作过程中的重要一步，软件工程毕业生要如何写论文提纲呢?

摘要 5-6

Abstract 6

目录 7-9

第一章 绪论 9-15

研究背景与意义 9-10

国内外研究现状 10-12

数据仓库技术国内外应用情况 10-11

人口数据分析应用国内外现状 11-12

本文主要研究内容 12-13

研究目标 12

研究内容 12-13

本文组织结构 13-15

第二章 关键技术分析 15-25

人口数据分析 15-16

人口数据分析特点 15-16

人口数据分析内容 16

数据仓库技术 16-20

数据仓库概念 16-18

数据仓库设计 18-20

数据ETL技术 20-22

ETL概念 20

ETL设计 20-21

ETL实现 21-22

OLAP技术 22-23

OLAP概念 22

OLAP实现 22-23

小结 23-25

第三章 人口数据分析系统的设计与实现 25-65

系统概念设计 25-29

业务需求 25-26

数据描述 26-27

维度事实模型 27-29

系统逻辑设计 29-40

人口性别年龄民族分析主题 29-32

人口婚姻状况文化程度分析主题 32-35

人口姓氏分析主题 35-37

人口姓名分析主题 37-38

人口籍贯出生地分析主题 38-40

系统实现 40-63

物理设计 40-42

ETL准备及规则 42-46

ETL实现 46-57

多维数据模型构建 57-63

小结 63-65

第四章 实际应用及验证 65-87

应用背景 65

应用展示 65-84

OLAP操作 65-75

报表展现 75-84

效果分析 84-85

小结 85-87

第五章 结论与展望 87-91

论文工作总结 87-88

论文工作展望 88-91

参考文献 91-93

致谢 93-95

个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 95

摘要 6-7

Abstract 7-8

第一章 绪论 11-19

课题来源 11

研究的背景和意义 11-13

国内外研究现状 13-16

土壤压实对作物影响 13

数字图像处理 13-14

虚拟植物 14-16

本研究的内容,技术路线 16-18

研究内容 16-17

技术路线 17-18

本章小结 18-19

第二章 试验方案设计 19-29

土钵容重标定 19-25

压实装置设计 19-20

容重标定 20-25

栽培与管理方法 25-26

数据采集方案 26-28

原位观测数据获取 26-27

破坏性采样测量数据获取 27-28

本章小结 28-29

第三章 基于图像分析的陆稻形态特征获取方法研究 29-42

植物图像获取 30-31

图像增强 31-32

图像平滑 31-32

图像锐化 32

图像分割 32-37

阈值分割法 33-34

数学形态学运算 34-37

连通域检测算法 37

植物特征提取的研究 37-41

图像标识 38-39

基于像素统计的面积计算 39-40

基于最小外界矩形理论的叶片长宽测量算法 40-41

本章小结 41-42

第四章 试验结果分析 42-47

土壤压实对陆稻地上部分的.影响 42-43

土壤压实对陆稻地下部分生长的影响 43-45

陆稻地上部分与地下部分相关性分析 45-46

结论 46-47

第五章 陆稻植株的三维建模 47-53

陆稻的生长机模型 48-51

陆稻根系的生长机模型 48-51

. 陆稻茎秆、叶片的生长机模型 51

陆稻可视化模型 51-52

. 陆稻根系可视化模型 51-52

陆稻茎秆、叶片的可视化模型 52

本章小结 52-53

第六章 陆稻模拟系统的实现与程序设计 53-67

系统开发关键技术简介 53-54

开发环境搭建 54-57

系统实观 57-64

系统需求分析及总体设计 57-58

生长机的模块 58-60

可视化模块 60-61

形态学参数统计模块 61-62

坐标变换模块 62-63

系统模拟界面 63-64

仿真结果及分析 64-66

本章小结 66-67

第七章 结论与展望 67-69

致谢 69-70

参考文献 70-74

附录A：本人在攻读硕士学位期间的科研情况及工作情况 74-75

附录B：试验附图 75-76

附录C：部分源代码 76-86