一种改进的软件项目投资风险评价模型

提出一种改进的软件项目投资风险评价模型。该模型在软件项目投资风险评价指标体系的基础上采用因子分析的方法进行降维处理,从而减少问题分析的维度。同时,在B-P神经网络的建模过程中利用一种基于黄金分割原理的优化算法确定隐含层节点数,提高了风险评价的精度。实际评价数据表明,该模型能够有效地完成软件项目投资风险的评价。     

BP神经网络在软件项目风险评估中的应用

关于准确地识别软件风险因素,深入研究软件项目风险评估问题,由于软件项目的复杂性和软件风险因子的不确定性和模糊性,无法采用传统数学方法建立准确软件项目风险评估模型.由于传统的数学评估模型的评估准确率比较低,为了提高软件项目评估准确率,提出一种BP神经网络的软件项目风险评估方法.软件项目风险评估方法采用专家系统构建软件项目风险评估指标体系,后对评估体系进行预处理,消除评估体系之间重复和无用的信息,并将非线性学习能力优异的BP神经网络输入,通过BP神经网络自适应学习得到的最优软件项目评估模型,在MATLAB平台上进行验证性仿真.结果表明,算法提高了软件项目风险评估的准确率,克服了传统数学评估模型的缺陷,评估的结果更具科学性,在软件项目风险评估中提供了有效的方法.     

软件项目方案选择灰色综合评价

方案选择与评价是可行性研究阶段和招标投标阶段的重要环节,决定着软件项目的成败。针对软件项目方案难以评价的特点,文中运用灰色综合评价方法进行研究。首先,建立评价指标体系,包括评价指标体系模型、评价指标描述以及其他相关工作;接着,建立数学模型,包括确定评价指标、定性指标定量化、确定最优指标集、确定原始评价矩阵、规范化处理、确定评价矩阵、灰色综合评价等步骤;最后,给出了具体评价实例。结果表明,运用灰色系统理论对软件项目方案进行评价;可以扩大信息源,提高评价结果的可信度。     

Web软件可信性的模糊评价方法

在对ISO/IEC 9126模型及Web软件属性图进行改进和扩充后,应用因子分析法构建了Web软件可信性评价指标体系,运用结构熵值法确定了各个可信指标的权重,并运用改进的证据合成方法构造专家评价信息的模糊评价矩阵;最后,运用置信度识别准则对软件可信性进行等级评价和得分计算,对应可信性决策规则集得出相应的策略。结合对Web软件中网上银行项目的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

ERP软件选型模糊综合评价模型的研究

为了解决企业面临的选择ERP软件的问题,全面客观地评价ERP软件,提出了一种通用的ERP软件模糊综合评价模型和方法。建立了ERP软件综合评价指标体系,根据评价者的不同权重,重点阐述了定性指标和定量指标隶属度的确定,建立了模糊评价矩阵。最后以某企业ERP选型为实例进行了说明。     

MCAI软件主成分分析法评价模型

利用系统论的方法,运用教育学、心理学原理,根据软件质量标准,对影响MCAI软件质量的因素进行分析,建立了MCAI软件评价指标体系。利用主成分分析法对MCAI软件评价体系进行数据变换,用较少的指标来代替原来的指标,由于新指标是原来的指标的线性组合,所以能充分反映原来指标的信息,使得对MCAI软件的评价模型集中在主导因素,而且大大简化MCAI软件评价指标体系,实现了对MCAI软件准确估量和评价。     

基于BP神经网络的海军中继级修理能力评估

该文首先介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析海军中继级修理能力各种影响因素的基础上,构建了海军中继级修理能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估修理能力的神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对维修保障系统等复杂系统的分析和评价。     

面向软件交付的绩效评估系统应用研究

针对软件交付过程中绩效考核不规范的问题,根据给定的软件交付过程模型,利用关键绩效指标的考核体系,设计了绩效评估系统,给出了关键指标和相应权重的选取和设定过程。系统根据给出的各个阶段的指标体系和权重,应用模糊综合评价的方法,对各个阶段各个指标的评价成绩和总成绩进行绩效评估,实现了对软件项目的量化管理。最后分析了系统的应用对软件项目的影响。     

煤炭企业信息服务能力评价模型

针对煤炭企业信息服务的特点,采用功能团的方法构建了基于信息资源、信息服务基础设施、信息服务满意度、信息服务方式、信息服务结果5个方面的信息服务能力评价指标体系,提出了基于模糊神经网络的信息服务能力评价模型。该模型可对煤炭企业信息服务平台的信息服务能力进行客观的综合评价,具有操作简单、计算速度快、自我学习等优点。     

体育电子政务平台软件方案评价指标体系构建

体育电子政务平台是实现体育信息资源共享、推进体育行政管理和体育项目管理信息化、加强体育赛事管理和体育场馆建设的重要手段。针对体育电子政务建设软件方案选择中存在的问题,文中进行了三个方面的研究。首先,分析体育电子政务平台软件体系结构,并对其组成部分进行了简要说明;然后,对评价指标体系进行描述并建立了评价指标体系层次分析结构模型;最后,建立了相邻指标比较法的数学模型,运用该方法计算评价指标的权重。     

The contractor time–cost–credit trade‐off problem: integer programming model,heuristic solution,and business insights

Contractors in the construction sector face several trade‐offs between time and cost. The time–cost trade‐off (TCT) is one of these trade‐offs where contractors can reduce a project completion time by assigning more resources to activities, which means spending more money, to shorten the execution times of project activities. On the other hand, contractors who finance their projects through credit lines from banks such that if they reach their credit limits, then the start times of some project activities can be delayed until cash is available again, which might lead to an increase in the project execution time; thus, contractors need to consider the time–credit trade‐off. In this work, we simultaneously consider these two trade‐offs that affect the project completion time and use mixed integer linear programming (MILP) to model the contractor time–cost–credit trade‐off (TCCT) problem. The MILP model minimizes the project execution time given the contractor's budgetary and financial constraints. In addition to the MILP model, we also develop a heuristic solution algorithm to solve the problem. Through a set of benchmark instances, we study the effectiveness of the heuristic algorithm and the computation time of the exact model. It is found that a good upper bound for the MILP results in less computation time. We also study some practical aspects of the problem where we highlight the importance of expediting contractor payments in addition to selecting a financially stable contractor. Finally, we use our MILP model to help a contractor bid for a project.     

Impacts of uncertain project duration and asymmetric risk sensitivity information in project management

This paper investigates the impacts of uncertain project duration and asymmetric risk sensitivity information on the structure of incentive contract and profits in project management where a risk‐neutral project manager (she) engages a risk‐averse contractor (he) to complete a project. The project manager offers a duration‐based incentive contract to the contractor to ensure that he invests his effort to shorten the project duration and reports his risk sensitivity information truthfully. Within the framework of principal‐agent theory, we first develop a duration‐based incentive contract model, and then derive the optimal contract mechanism by solving its equivalent optimal control problem with Pontryagin maximum principle. We show that if the contractor is highly risk averse and the project duration is highly volatile, the project manager should lower the penalty term to motivate the contractor to make duration‐reduction efforts. Moreover, comparing with the symmetric information scenario, we find that the project manager distorts the penalty term for all contractor's risk types (but the lowest) downward. Our results show that the project manager is more willing to acquire the contractor's risk sensitivity information under the uncertain project duration. The results also suggest that from the project manager's perspective, it is beneficial to have better information about the contractor's risk sensitivity by using a numerical analysis.     

基于自适应专家权重的信息系统风险评估模型

针对风险评估过程中存在专家权重难以合理设置,评估结果受专家主观性影响大等问题,提出一种基于自适应专家权重的信息系统风险评估模型SAEW-ISRA,给出一种细粒度专家权重自适应调整方法。首先,在评估过程中引入三角模糊数对风险指标属性评分;其次,根据专家评分模糊度描述专家知识量,结合与专家群体评分的距离构建后验权重,可使专家权重自适应调整,同时使用模糊层次分析法构建风险指标权重;然后,提出信息系统风险指标危险度量化方法,可计算风险值;最后,通过某信息系统的风险评估实例验证所提方法能达到更高的评估准确性,同时在一定程度上解决了评估过程中权重不合理问题。     

考虑新技能学习机制的软件项目调度人工蜂群算法

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解该模型,提出一种引入问题启发信息的离散人工蜂群算法.将多元学习策略应用于引领蜂阶段,在保证种群多样性的同时,加强算法全局搜索能力.在跟随蜂阶段采用一种基于启发信息的变异机制,保留最优个体中契合度较高的员工信息,并根据不同个体目标值的优劣采用相异的变异方式,针对性地进行搜索,以增强算法的局部寻优能力.实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在不同规模的软件项目调度问题中均能够搜索到更优的分配方案.     

一种新的软件项目风险智能评价方法

为了克服在无先验知识的情况下,人为选择评价指标的盲目性和确定指标权重的主观性,提出一种基于特征评判与最小二乘支持向量机的软件项目风险智能评价方法。该方法对各传统软件风险评价指标进行特征评判,并根据评判因子的大小选取敏感指标作为支持向量机的输入,实现对不同风险状态的自动识别。实证结果表明,该方法具有很强的鲁棒性,能够从大量的软件项目风险评价指标中筛选出有效的敏感特征,准确评价软件项目风险。     

基于改进策略库的资源敏感保护机制

自动信任协商是陌生实体之间通过请求和披露信任进而逐步建立信任关系的重复过程,其中资源的拥有敏感保护已经引起了广泛的关注。该文给出关联属性的形式化定义,提出关联属性保护策略的层次契约模型,基于以上理论,通过在策略库系统中设置一个契约中间件达到信息拥有敏感保护的目的。     

Multi-mode resource constrained project scheduling and contractor selection: Mathematical formulation and metaheuristic algorithms

Contractor selection is a matter of particular attraction for project managers whose aim is to complete projects considering time, cost and quality issues. Traditionally, project scheduling and contractor selection decisions are made separately and sequentially. However, it is usually necessary to satisfy some principles and obligations that impose hard constraints to the problem under consideration. Ignoring this important issue and making project scheduling and contractor selection decisions consecutively may be suboptimal to a holistic view that makes all interrelated decisions in an integrated manner. In this paper, an integrated bi-objective optimization model is proposed to deal with Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem (MRCPSP) and Contractor Selection (CS) problem, simultaneously. The objective of the proposed model is to minimize the total costs of the project, and minimize the makespan of the project, simultaneously. To solve the integrated MRCPSP-CS, two multi-objective meta-heuristic algorithms, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and Multi-Objective Particle Swarm Optimization algorithm (MOPSO), are adopted, and 30 test problems of different sizes are solved. The parameter tuning is performed using the Taguchi method. Then, diversification metric (DM), mean ideal distance (MID), quality metric (QM) and number of Pareto solutions (NPS) are used to quantify the performance of meta-heuristic algorithms. Analytic Hierarchy Process (AHP), as a prominent multi-attribute decision-making method, is used to determine the relative importance of performance metrics. Computational results show the superior performance of MOPSO compared to NSGA-II for small-, medium- and large-sized test problems. Moreover, a sensitivity analysis shows that by increasing the number of available contractors, not only the makespan of the project is shortened, but also, the value of NPS in the Pareto front increases, which means that the decision maker(s) can make a wider variety of decisions in a more flexible manner.     

基于特征选择和TrAdaBoost的跨项目缺陷预测方法

跨项目软件缺陷预测可以解决预测项目中训练数据较少的问题,然而源项目和目标项目通常会有较大的数据分布差异,这降低了预测性能。针对该问题,提出了一种基于特征选择和TrAdaBoost的跨项目缺陷预测方法（CPDP-FSTr）。首先,在特征选择阶段,采用核主成分分析法（KPCA）删除源项目中的冗余数据;然后,根据源项目和目标项目的属性特征分布,按距离选出与目标项目分布最接近的候选源项目数据;最后,在实例迁移阶段,通过采用评估因子改进的TrAdaBoost方法,在源项目中找出与目标项目中少量有标签实例分布相近的实例,并建立缺陷预测模型。以F1作为评价指标,与基于特征聚类和TrAdaBoost的跨项目软件缺陷预测（FeCTrA）方法以及基于多核集成学习的跨项目软件缺陷预测（CMKEL）方法相比,CPDP-FSTr的预测性能在AEEEM数据集上分别提高了5.84%、105.42%,在NASA数据集上分别提高了5.25%、85.97%,且其两过程特征选择优于单一特征选择过程。实验结果表明,当源项目特征选择比例和目标项目有类标实例比例分别为60%、20%时,所提CPDP-FSTr能取得较好的预测性能。     

#br# 基于多维数据模型的卫星质量评价模块组织方法研究

卫星质量评价模块的组织结构影响到用户能否有效地查找遥感产品信息,是挖掘和利用卫星数据资源的关键。针对现有卫星质量评价模块组织结构单一,检索效率低下问题,设计基于“星型”模式的在轨卫星质量评价模块信息多维数据模型,有利于多角度地展示卫星质量评价模块的动态信息,提高检索速度。将该模型应用于在轨自主卫星综合质量评价(ZGZHLPJ)系统组织结构的设计中,结果表明,系统组织结构更加有序和立体,用户使用更加方便快捷,验证了该模型的实用性。