基于证据理论的软件项目风险评估方法

针对专家模糊评判语言导致风险评估结果可信性降低的问题,提出一种基于证据理论的软件项目风险评估方法。该方法首先将专家评估值转化为基本概率分配(BPA),其次使用基于相似系数优化的证据合成方法进行数据融合,并根据风险矩阵得出风险优先级。此外,相似系数可以作为复盘专家评估值相互支持情况的辅助决策依据。通过算例验证了该方法的实用性和可行性,通过与模糊理论、熵权法及TODIM方法进行对比分析,进一步验证和展现该方法在运算过程、权重分配方法以及处理冲突信息方面具备的客观性和优越性。     

基于生命周期理论的软件项目投标风险评估

传统软件项目投标的风险评估往往局限在投标过程的某个阶段,且评估具有较强的主观性。针对此问题,本文基于项目生命周期理论,采用熵权系数法和AHP方法来确定各个风险因素和项目生命周期各阶段风险的相对权值,利用模糊综合评判法对软件项目投标的风险进行综合评估。实例分析表明：所建立的风险评估模型克服了主观判断的弊端,使投标者明确整个项目生命周期及生命周期各阶段的风险控制的重点领域,具有良好的适用性。     

基于贝叶斯网络的软件项目风险评估模型

针对软件项目面临失败风险的问题,提出一种新的软件风险评估模型,采用贝叶斯网络推理风险发生的概率,用模糊语言评估风险后果与损失的方法。实践证明,通过应用基于贝叶斯网络的软件风险评估模型,加强了软件企业风险管理的意识,降低了失败风险发生的概率,提高了软件开发的成功率。     

基于模糊理论的软件项目调度算法

针对软件项目调度问题中信息的不确定性及资源分配的特殊性需要,提出了一种基于模糊理论的软件项目调度算法FSSA。该算法采用模糊数表示任务的工期并应用遗传算法产生任务的调度序列。实验结果表明,FSSA算法能在很短的时间内得到理想的结果,有一定的应用价值。     

软件项目风险评估算法的仿真研究

研究软件项目风险评估准确性问题,软件项目具有复杂性,软件风险因子具有不确定性和非线性,采用传统数学方法无法建立准确软件项目风险评估模型,同时由于受到人为的主观因素的影响,导致软件项目风险评估准确率比较低.为了提高软件项目风险评估准确率,提出一种RBF神经网络的软件项目风险评估模型.模型首先采用专家系统构建软件项目风险评估的指标集,再用德尔菲法对评估指标打分,最后将指标得分和风险等级分别作为RBF神经网络输入和输出,通RBF神经网络的智能学习得到最优软件项目风险评估模型.在MATLAB平台对软件项目评估数据集进行仿真,结果表明,RBF神经网络模型克服了传统数学评估模型的缺陷,提高了软件项目风险评估的准确率,降低软件项目风险评估误差,提供了一种软件项目风险评估的依据.     

贝叶斯网络在软件项目风险评估中的应用

在软件项目生存周期早期或创新型项目的研发过程中,可用的案例数据很少或很不完整,项目风险多由专家经验进行主观评估,给风险的客观度量带来了很大的困难。提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险评估方法,不仅可度量风险影响程度的风险当量,还能度量出多种风险对某种风险后果的组合影响以及单个风险对整体后果的综合影响,从而增强了软件项目风险的预测和应变能力,为有效地降低风险发生概率、提高软件开发成功率提供了一种新的途径。     

三角模糊数多属性决策在软件项目风险评估中应用

风险评估是软件项目风险管理的基础。基于软件项目风险评估目标及相关文献分析,构建了风险评估的准则体系,并将三角模糊数多属性决策方法应用于软件项目风险评估中。通过实例说明了该方法运用于软件项目风险评估的具体过程,并验证了其合理性和可操作性。     

小型软件项目的风险管理研究

风险管理是软件项目管理中一个很关键的环节,但通常的风险管理方法研究大都针对于大中型软件项目。然而,对小型软件项目而言,一方面有着与大项目不同的一些特点和管理方式,另一方面很多方法又是共通的。本文针对小型软件项目人员少,周期短的特点,对广为应用的风险表评估方式和管理流程作了裁剪,通过性质分类简化了评估模型,能在一定程度上修正风险评估中的主观偏差,使其分析方法和管理策略更加适用于小型软件项目。     

一种软件项目的风险评估模型及应用

文章提出了一种软件项目风险评估模型。采用AHP方法与模糊逻辑法相结合的方法进行风险评估,并根据软件项目管理的实际情况对AHP方法与模糊逻辑法进行了改造。最后确定出软件项目各风险的权重。在确定了项目的风险,并做出了评估和排序后,对这些风险采取适当的方法进行有效的风险控制。通过实例分析可知,利用该方法可以方便地求出软件项目风险权重,实验结果符合实际。     

基于D-S证据理论的MIS项目风险评估模型研究

将MIS项目风险从技术、费用、进度3方面对软件开发过程的分析、设计、实施3个阶段进行分析。以调查问卷的形式分析被调查的项目开发人员在一定的知识、经验、偏好基础上给出的答案,整理得出每个因素的所有指标中得分较大的风险指标,并根据专家给出的确信度对得到的风险指标的风险概率和风险损失值进行D-S证据融合,最终得到MIS项目的综合风险评价值。利用案例说明该方法对MIS项目的风险评估具有一定的应用价值。     

软件项目风险管理的研究

Under the background of information age, the demand of enterprises and individuals for software and related equip- ment is increasing. The software and its affiliated projects have a lot of complexity and uncertainty in the development process. Therefore, risk management for software projects is crucial. This paper firstly expounds the importance of software project risk man- agement, then analyzes the software project risk identification, evaluation and specific countermeasures.     

基于风险因子的软件项目风险评价模型

以软件项目的启动过程、计划过程、执行过程、控制过程、收尾过程和项目综合管理能力作为六个风险因子,提出了一个风险评价模型,总结了78个风险指标,依据模型计算出各种风险对进度、成本、范围和质量的综合影响。     

一种基于贝叶斯网络的软件项目风险管理方法

提出一种新的软件项目风险管理方法,采用贝叶斯网络同时对风险发生概率和风险影响进行推理.该风险管理方法能够随着软件项目的进行持续地评估潜在风险,并采取适当的措施应对风险.实践证明,在软件开发过程中引入该风险管理方法能够有效地对风险进行管理,提高软件开发的成功率.     

基于软件过程的项目风险管理及其工具

研究并开发一种项目风险管理辅助工具,该工具基于软件过程建模,记录风险源属性及其直接影响元素。进行风险影响分析,根据预设的加工过程单元与风险对象的关系,自动估算最终交付物元素或所有其他相关元素受到的风险扩散影响,包括成本、工作量和成功概率。采用多维度可视化方式显示估算结果,以支持用户进行风险管理决策。     

一种软件项目人员流动风险定量评估模型

提出了一种评估软件项目人员流动风险的定量模型。该模型将关键人员占整体项目组成员人数的比例作为该模型的一项；流入、流出和更换关键人员数量分别占总关键人员数量的比例作为其他三项，并赋以后三项不同系数以区分其对项目的不同影响；同时考虑不同过程模型和处于模型中不同阶段使人员流动引起项目的风险程度也都不相同，又给以上三项赋以模型系数和阶段系数。模型中各系数通过公司的历史记录和专家评估获得。对该模型进行效果验证表明该模型科学合理、可以作为企业控制项目人员流动风险的依据。     

基于模糊理论的信息系统风险计算

针对信息系统安全评估提出了基于模糊理论的风险计算方法.在风险计算函数因子分析基础上,通过层次分析法和模糊综合评估模型解决风险因子的权重分配问题,提出了量化风险计算的方法、流程和计算实例.     

基于LVQ的软件项目风险评估模型的研究

以16种风险为基础,建立了一个新的软件项目风险评估模型,把以往每个软件项目的16种风险看做一个16×1维列矢量,并做为LVQ神经网络的训练矢量,对其进行聚类分析,最终把项目风险水平分为:风险水平很低、风险水平中等、风险水平很高等三个类别,并对项目风险水平做出预测。     

基于人工神经网络的IT项目风险评价模型

[摘要]：首先本文在构建IT项目风险评价体系的基础上,提出一种基于人工神经网络的多指标综合风险评价模型。其次,利用神经网络的自学习和自适应能力,经过训练的神经网络系统能够将专家评价思想以连接权的方式赋予风险评价模型。最后,通过实际IT项目评价数据的验证,该风险评价模型能够准确地按照专家评价法进行工作。