软件开发成本估计方法--英文

### 软件开发成本估计方法 #### 引言与背景 本文主要总结了软件工程成本（及进度）模型和估计技术的多个类别，并探讨了它们在不同应用场景下的优势与局限性。软件成本估计是软件项目管理中的核心环节之一，其准确性对项目的成功至关重要。随着信息技术的发展，软件项目的复杂度和规模不断增大，有效地进行成本估计变得越来越具有挑战性。文章作者Barry Boehm、Chris Abts 和 Sunita Chulani 分别来自南加州大学和IBM研究院，他们基于丰富的实践经验与研究成果，对现有成本估计方法进行了深入分析。 #### 成本估计的主要目的 - **预算编制**：这是成本估计最基本也是最重要的用途。整体估算的准确性是首要考虑的因素。 - **权衡与风险分析**：成本估计还需要帮助识别项目决策（如范围定义、人员配置、工具选择、代码复用等）对成本和进度的影响。 - **项目规划与控制**：成本估计应当提供按组件、阶段和活动细分的成本与进度明细，以便于项目管理和监控。 - **软件改进投资分析**：成本估计还应能够评估采用某些策略（例如工具应用、代码复用和过程成熟度提升等）所带来的成本与收益。 #### 成本估计方法分类 根据文章内容，可以将软件成本估计的方法分为以下几类： 1. **参数模型**：这类方法通过量化输入变量与成本之间的数学关系来进行预测。参数模型通常基于历史数据建立，能够为新项目提供较为准确的成本估计。 2. **基于专业知识的技术**：这类方法依赖于领域专家的经验和直觉来进行估计。虽然这种方法主观性强，但在缺乏足够历史数据的情况下尤为有用。 3. **学习导向型技术**：这些技术利用机器学习算法来分析历史数据，从而预测未来的成本。随着大数据和人工智能技术的发展，此类方法的应用越来越广泛。 4. **基于动态的模型**：这类模型尝试模拟软件开发过程中的动态变化，以更精确地预测成本。尽管该方法理论基础扎实，但目前仍处于较早期发展阶段。 5. **回归模型**：回归分析是一种统计学方法，用于确定变量之间的关系。在软件成本估计中，回归模型常用来发现成本驱动因素与成本之间的线性或非线性关系。 6. **复合贝叶斯技术**：这是一种结合了基于专业知识和技术与回归模型的方法，旨在融合两种方法的优点，提高估计的准确性。 #### 技术对比与结论 文章指出，神经网络技术和基于动态的模型相较于其他技术而言还不够成熟，但所有技术都面临着软件技术快速发展的挑战。没有单一的技术能在所有情况下都表现最优，因此，综合比较多种方法的结果可能是产生现实可行的估计的最佳途径。 #### 历史发展 - 1965年的SDC研究是软件成本模型研究的重要起点，该研究调查了169个软件项目的104个属性。 - 20世纪70年代末期出现了一批更加稳健的模型，如SLIM、Checkpoint和PRICE-S等，标志着软件成本估计技术的显著进步。 软件开发成本估计是一个多维度、复杂的过程，涉及多种技术和方法。随着技术的进步，未来可能会出现更多创新的成本估计技术，以应对日益复杂的软件项目需求。